Химиялық процестің нәтижесін болжау контекстінде терең оқытуда нейрондық
жүктеу/скачать 34,76 Kb.
|
Анализ данных Экзамен
слайд соц работа77
- Бұл бет үшін навигация:
- 2 27.11.2023 16:44:14 Код құрылымын, кітапхана таңдауын және практикалық
| Наноматериалдарды дамытудағы деректер ғылымының рөлін зерттеңіз. Деректерді талдау әдістерінен пайда алған соңғы жетістіктердің мысалдарын келтіріңіз.
Деректер туралы ғылым әртүрлі эксперименттер мен модельдеулерден алынған ақпаратты өңдеу және түсіндіру үшін деректерді талдау әдістерін ұсына отырып, наноматериалдарды дамытуда маңызды рөл атқарады. Мұнда наноматериалдар ғылымындағы деректер ғылымының рөлін көрсететін кейбір мысалдар берілген: -Машиналық оқытуды қолдана отырып, наноматериалдарды жобалау: Наноматериалдарды синтездеу бойынша эксперименттерден алынған мәліметтерді талдау үшін машиналық оқыту әдістері қолданылады. Машиналық оқыту үлгілері материалдардың химиясы, құрылымы және қасиеттері арасындағы заңдылықтар мен қатынастарды анықтай алады. Бұл зерттеушілерге қажетті сипаттамалары бар жаңа материалдарды тиімдірек . №2 27.11.2023 16:44:14 Код құрылымын, кітапхана таңдауын және практикалық қолданбаларды қоса алғанда, спектроскопиялық деректерге арналған Python негізіндегі аналитикалық құралды әзірлеу процесін егжей-тегжейлі көрсетіңіз. Химиялық деректерді талдауда Python қолдану: химиялық талдауда Машиналық оқыту үшін қолданылатын Python бағдарламасының мысалын келтіріңіз. Код құрылымын, пайдаланылған кітапханаларды және талдау нәтижелерін талқылаңыз. Химиялық талдауда болжауға арналған Python бағдарламасы Бұл мысалда химиялық талдауда болжауға арналған, атап айтқанда қосылыстардың ерігіштігін болжауға арналған Python бағдарламасын қарастырыңыз. Бағдарламаға шолу Мақсаты: мақсат-химиялық қосылыстардың молекулалық дескрипторларына негізделген ерігіштігін болжайтын Машиналық оқыту моделін жасау. Деректер көзі: құрамында молекулалық дескрипторлар (мысалы, молекулалық масса, полярлық бет және т.б.) және бірқатар қосылыстар үшін белгілі ерігіштік мәндері бар мәліметтер жиынтығы. Пайдаланылған кітапханалар: Деректерді басқаруға арналған pandas. Машиналық оқыту тапсырмаларына арналған scikit-learn (модель құру, оқыту және бағалау). Деректерді визуализациялау үшін matplotlib және seaborn. Код құрылымы Деректерді алдын ала өңдеу: Pandas көмегімен деректерді жүктеу. Деректерді тазарту және қалыпқа келтіру. Деректерді белгілерге (дескрипторларға) және мақсатқа (ерігіштікке) бөлу. Модель құру: жүктеу/скачать 34,76 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|