but the field has advanced way beyond what was anticipated back then in 1980s when it first emerged Book Description: Machine Learning in 2D Materials Science As technology continues to advance at an unprecedented rate, it's becoming increasingly important to understand the process of technological evolution and its impact on humanity. In the field of materials science, machine learning (ML) methods are transforming the way research is conducted, enabling new discoveries and designing new materials. However, for any researcher or student, it can be daunting to determine if ML techniques are useful in their individual contexts and how to systematically study their effectiveness. This book provides an accessible overview of ML in 2D materials science, explaining the history, current state, and future directions of the field. The Evolution of Machine Learning Machine learning has evolved as a subfield of artificial intelligence (AI), learning from data collected historically or from experiments. It considers patterns in input data and adjusts internal structures to approximate relationships between inputs and outputs. The ability to learn unforeseen relationships from data without relying on explicitly programmed prior guidance is one of the main reasons why there are numerous ML-based applications. The early definition of ML, "a field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed still holds true, but the field has advanced significantly since its emergence in the 1980s. Applications of Machine Learning in Materials Science In materials science, ML techniques are used to identify hidden patterns in data distributions, leading to meaningful relationships. Researchers use these methods to predict material properties, optimize synthesis conditions, and accelerate discovery.

но эта область продвинулась далеко за пределы того, что ожидалось тогда, в 1980-х годах, когда она впервые появилась. Описание книги: Машинное обучение в 2D материаловедении Поскольку технология продолжает развиваться с беспрецедентной скоростью, становится все более важным понимать процесс технологической эволюции и его влияние на человечество. В области материаловедения методы машинного обучения (ML) трансформируют методы проведения исследований, позволяя делать новые открытия и проектировать новые материалы. Однако для любого исследователя или студента может быть сложно определить, полезны ли методы ML в их отдельных контекстах и как систематически изучать их эффективность. Эта книга предоставляет доступный обзор ML в 2D материаловедении, объясняя историю, текущее состояние и будущие направления области. Эволюция машинного обучения Машинное обучение развивалось как подобласть искусственного интеллекта (ИИ), извлекая уроки из данных, собранных исторически или из экспериментов. Он рассматривает шаблоны во входных данных и корректирует внутренние структуры для аппроксимации отношений между входами и выходами. Способность изучать непредвиденные отношения по данным, не полагаясь на явно запрограммированные предварительные указания, является одной из основных причин, почему существует множество приложений на основе ML. Раннее определение ML, «области исследований, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования», все еще остается верным, но эта область значительно продвинулась с момента своего появления в 1980s.Applications машинного обучения в материаловедении. В материаловедении методы ML используются для выявления скрытых закономерностей в распределении данных, что приводит к значимым отношениям. Исследователи используют эти методы для прогнозирования свойств материала, оптимизации условий синтеза и ускорения открытий.

mais ce domaine a progressé bien au-delà de ce qui était attendu à l'époque, dans les années 1980, quand il est apparu pour la première fois. Description du livre : Apprentissage automatique en science des matériaux 2D Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il devient de plus en plus important de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur l'humanité. Dans le domaine de la science des matériaux, les techniques d'apprentissage automatique (ML) transforment les méthodes de recherche, permettant de nouvelles découvertes et la conception de nouveaux matériaux. Cependant, il peut être difficile pour tout chercheur ou étudiant de déterminer si les méthodes de LM sont utiles dans leurs contextes individuels et comment étudier systématiquement leur efficacité. Ce livre fournit un aperçu accessible de ML en science des matériaux 2D, expliquant l'histoire, l'état actuel et les orientations futures du domaine. L'évolution de l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique a évolué comme une sorte d'intelligence artificielle (IA), tirant des leçons de données recueillies historiquement ou expérimentales. Il examine les modèles dans les données d'entrée et corrige les structures internes pour approximer les relations entre les entrées et les sorties. La capacité d'étudier des relations de données imprévues sans se fier à des indications préliminaires explicitement programmées est l'une des principales raisons pour lesquelles il existe de nombreuses applications basées sur ML. La définition précoce de ML, « un domaine de recherche qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans programmation explicite », est toujours correcte, mais ce domaine a considérablement progressé depuis son apparition dans le 1980s.Applications de l'apprentissage automatique en science des matériaux. En science des matériaux, les méthodes ML sont utilisées pour identifier les schémas cachés dans la distribution des données, ce qui conduit à des relations significatives. s chercheurs utilisent ces techniques pour prédire les propriétés du matériau, optimiser les conditions de synthèse et accélérer les découvertes.

pero esta área avanzó mucho más allá de lo que se esperaba entonces, en la década de 1980, cuando apareció por primera vez. Descripción del libro: Aprendizaje automático en ciencia de materiales 2D A medida que la tecnología continúa evolucionando a una velocidad sin precedentes, es cada vez más importante comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. En el campo de la ciencia de los materiales, las técnicas de aprendizaje automático (ML) transforman las técnicas de investigación, permitiendo nuevos descubrimientos y el diseño de nuevos materiales. n embargo, para cualquier investigador o estudiante puede ser difícil determinar si los métodos de LM son útiles en sus contextos individuales y cómo estudiar sistemáticamente su eficacia. Este libro proporciona una visión general disponible del ML en la ciencia de materiales 2D, explicando la historia, el estado actual y las direcciones futuras del área. Evolución del aprendizaje automático aprendizaje automático ha evolucionado como una subestimación de la inteligencia artificial (IA), aprendiendo de datos recopilados históricamente o de experimentos. Revisa los patrones en los datos de entrada y ajusta las estructuras internas para aproximar las relaciones entre entradas y salidas. La capacidad de estudiar relaciones imprevistas de datos sin depender de indicaciones previas explícitamente programadas es una de las principales razones por las que existen muchas aplicaciones basadas en ML. La definición temprana de ML, «un campo de investigación que da a las computadoras la oportunidad de aprender sin programación explícita», sigue siendo cierta, pero este campo ha avanzado considerablemente desde su aparición en el 1980s.Applications de aprendizaje automático en ciencia de materiales. En la ciencia de materiales, los métodos ML se utilizan para identificar patrones ocultos en la distribución de datos, lo que resulta en relaciones significativas. investigadores utilizan estas técnicas para predecir las propiedades del material, optimizar las condiciones de síntesis y acelerar los descubrimientos.

mas esta área avançou muito além do que se esperava na década de 1980, quando apareceu pela primeira vez. Descrição do livro: Aprendizagem de máquinas na ciência de materiais 2D Como a tecnologia continua a evoluir a uma velocidade sem precedentes, é cada vez mais importante compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade. No campo da ciência de materiais, os métodos de aprendizagem de máquinas (ML) estão transformando os métodos de pesquisa, permitindo novas descobertas e projetando novos materiais. No entanto, para qualquer pesquisador ou estudante pode ser difícil determinar se os métodos de ML são úteis em seus contextos individuais e como estudar sua eficácia de forma sistemática. Este livro fornece uma visão disponível do ML em 2D, explicando o histórico, o estado atual e os rumos futuros da área. A evolução do aprendizado de máquina A aprendizagem de máquinas evoluiu como uma espécie de inteligência artificial (IA), tirando lições de dados coletados historicamente ou a partir de experiências. Ele considera os modelos nos dados de entrada e ajusta as estruturas internas para aproximar as relações de entrada e saída. A capacidade de explorar relações imprevistas de dados sem depender de indicações prévias claramente programadas é uma das principais razões pelas quais existem muitas aplicações baseadas em ML. A definição inicial da ML, «área de pesquisa que dá aos computadores a possibilidade de aprender sem programação explícita», ainda é válida, mas essa área tem avançado muito desde o seu surgimento em www0s.Aplicações de aprendizagem de materiais. Na ciência de materiais, os métodos de ML são usados para identificar padrões ocultos na distribuição de dados, resultando em relacionamentos significativos. Os pesquisadores usam estes métodos para prever as propriedades do material, otimizar as condições de fusão e acelerar as descobertas.

Aber dieses Gebiet ist weit über das hinausgegangen, was damals, in den 1980er Jahren, als es zum ersten Mal auftauchte, erwartet wurde. Buchbeschreibung: Maschinelles rnen in der 2D-Materialwissenschaft Da sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit weiterentwickelt, wird es immer wichtiger, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Im Bereich der Materialwissenschaften transformieren Methoden des maschinellen rnens (ML) Forschungsmethoden, um neue Entdeckungen zu ermöglichen und neue Materialien zu entwerfen. Für jeden Forscher oder Studenten kann es jedoch schwierig sein zu bestimmen, ob ML-Methoden in ihren individuellen Kontexten nützlich sind und wie man ihre Wirksamkeit systematisch untersucht. Dieses Buch bietet einen zugänglichen Überblick über ML in 2D Materialwissenschaften und erklärt die Geschichte, den aktuellen Zustand und die zukünftigen Richtungen des Feldes. Die Evolution des maschinellen rnens Maschinelles rnen hat sich als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt und lernt aus Daten, die historisch oder aus Experimenten gesammelt wurden. Es betrachtet die Muster in den Eingabedaten und passt die internen Strukturen an, um die Beziehungen zwischen Ein- und Ausgängen zu approximieren. Die Fähigkeit, unvorhergesehene Beziehungen aus Daten zu lernen, ohne sich auf explizit programmierte vorläufige Anweisungen zu verlassen, ist einer der Hauptgründe, warum es viele ML-basierte Anwendungen gibt. Die frühe Definition von ML, dem „Forschungsgebiet, das Computern die Möglichkeit gibt, ohne explizite Programmierung zu lernen“, ist immer noch richtig, aber dieses Gebiet hat sich seit seiner Einführung in die 1980s.Applications des maschinellen rnens in der Materialwissenschaft erheblich weiterentwickelt. In der Materialwissenschaft werden ML-Methoden verwendet, um versteckte Muster in der Datenverteilung zu identifizieren, was zu sinnvollen Beziehungen führt. Die Forscher nutzen diese Methoden, um Materialeigenschaften vorherzusagen, Synthesebedingungen zu optimieren und Entdeckungen zu beschleunigen.

ale pole wykroczyło daleko poza to, czego oczekiwano wtedy, w latach 80., kiedy to po raz pierwszy się pojawiło. Opis książki: Nauka maszynowa w materiałach 2D Nauka Ponieważ technologia nadal rozwija się w niespotykanym tempie, coraz ważniejsze staje się zrozumienie procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość. W nauce o materiałach techniki uczenia maszynowego (ML) przekształcają sposób prowadzenia badań, umożliwiając dokonywanie nowych odkryć i projektowanie nowych materiałów. Jednak każdemu badaczowi lub studentowi może być trudno ustalić, czy metody ML są przydatne w ich indywidualnych kontekstach i jak systematycznie badać ich skuteczność. Książka ta zawiera dostępny przegląd ML w 2D materiałów naukowych, wyjaśniając historię, aktualny stan i przyszłe kierunki dziedziny. Ewolucja uczenia maszynowego Uczenie maszynowe ewoluowało jako podpole sztucznej inteligencji (AI), ucząc się od danych zebranych historycznie lub z eksperymentów. Uwzględnia ona wzory danych wejściowych i dostosowuje struktury wewnętrzne w celu zbliżenia zależności między wejściami i wyjściami. Możliwość uczenia się nieprzewidzianych relacji z danych bez polegania na wyraźnie zaprogramowanych wstępnych wskazówkach jest jednym z głównych powodów, dla których istnieje wiele aplikacji opartych na ML. Wczesna definicja ML, „dziedzina badań, która daje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania”, wciąż jest prawdziwa, ale od czasu pojawienia się w 1980s.Applications uczenia maszynowego w nauce materiałów dziedzina ta znacznie się rozwinęła. W nauce o materiałach metody ML są wykorzystywane do identyfikacji ukrytych wzorców w dystrybucji danych, co prowadzi do znaczących relacji. Naukowcy wykorzystują te techniki do przewidywania właściwości materiału, optymalizacji warunków syntezy i przyspieszenia odkryć.

אבל השדה עבר הרבה מעבר למה שהיה צפוי אז, בשנות השמונים, כשהופיע לראשונה. תיאור הספר: למידת מכונה במדעי החומרים הדו ־ מימדיים בעוד שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, היא נעשית חשובה יותר ויותר להבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית והשפעתה על האנושות. במדעי החומרים, טכניקות למידת מכונה (ML) משנות את הדרך בה מתבצע המחקר ומאפשרות ליצור תגליות חדשות וחומרים חדשים. עם זאת, יכול להיות קשה לכל חוקר או סטודנט לקבוע אם שיטות ML שימושיות בהקשרים האישיים שלהם וכיצד לחקור באופן שיטתי את יעילותם. הספר מספק סקירה נגישה של ML במדע חומרים דו-ממדיים, המסבירה את ההיסטוריה, המצב הנוכחי וכיוונים עתידיים של התחום. אבולוציה של למידת מכונה (Machine arning Machine arning) התפתחה כתת-תחום של בינה מלאכותית (AI), למידה מנתונים שנאספו היסטורית או מניסויים. הוא מחשיב תבניות בנתוני קלט ומכוון מבנים פנימיים כדי להעריך את היחסים בין קלט לתפוקות. היכולת ללמוד מערכות יחסים בלתי צפויות מנתונים מבלי להסתמך על הנחיה מראש מתוכננת במפורש היא אחת הסיבות העיקריות לכך שישנם יישומים מבוססי ML רבים. ההגדרה המוקדמת של ML, ”תחום מחקר המעניק למחשבים את האפשרות ללמוד ללא תכנות מפורש”, עדיין נכונה, אך התחום התקדם באופן משמעותי מאז הופעתו 1980s.Applications של למידת מכונה במדעי החומרים. במדעי החומרים, שיטות ML משמשות לזיהוי דפוסים נסתרים בהפצת נתונים, וכתוצאה מכך למערכות יחסים משמעותיות. חוקרים משתמשים בטכניקות אלה כדי לחזות תכונות חומריות, לייעל את תנאי הסינתזה ולהאיץ תגליות.''

ancak alan, ilk ortaya çıktığı 1980'lerde beklenenin çok ötesine geçti. Kitap Tanımı: 2D Malzeme Biliminde Makine Öğrenimi Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, teknolojik evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak giderek daha önemli hale gelmektedir. Malzeme biliminde, makine öğrenimi (ML) teknikleri, araştırmanın yürütülme şeklini değiştirerek yeni keşiflerin yapılmasına ve yeni materyallerin tasarlanmasına izin veriyor. Bununla birlikte, herhangi bir araştırmacı veya öğrencinin ML yöntemlerinin bireysel bağlamlarında yararlı olup olmadığını ve etkinliklerinin sistematik olarak nasıl çalışılacağını belirlemesi zor olabilir. Bu kitap, 2D malzeme biliminde ML'ye erişilebilir bir genel bakış sunarak, alanın tarihini, mevcut durumunu ve gelecekteki yönlerini açıklar. Makine Öğreniminin Evrimi Makine öğrenimi, yapay zekanın (AI) bir alt alanı olarak, tarihsel olarak toplanan verilerden veya deneylerden öğrenerek gelişmiştir. Girdi verilerindeki kalıpları dikkate alır ve girdiler ile çıktılar arasındaki ilişkilere yaklaşmak için iç yapıları ayarlar. Açıkça programlanmış ön rehberliğe dayanmadan öngörülemeyen ilişkileri verilerden öğrenme yeteneği, birçok ML tabanlı uygulamanın olmasının ana nedenlerinden biridir. "Bilgisayarlara açık programlama olmadan öğrenme fırsatı veren bir araştırma alanı" olan ML'nin erken tanımı hala geçerlidir, ancak bu alan, malzeme biliminde makine öğrenimi 1980s.Applications ortaya çıkmasından bu yana önemli ölçüde ilerlemiştir. Malzeme biliminde, verilerin dağılımındaki gizli kalıpları tanımlamak için ML yöntemleri kullanılır ve bu da anlamlı ilişkilere neden olur. Araştırmacılar bu teknikleri malzeme özelliklerini tahmin etmek, sentez koşullarını optimize etmek ve keşifleri hızlandırmak için kullanırlar.

لكن المجال تجاوز بكثير ما كان متوقعا في ذلك الوقت، في الثمانينيات، عندما ظهر لأول مرة. وصف الكتاب: التعلم الآلي في علوم المواد ثنائية الأبعاد مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بمعدل غير مسبوق، أصبح من المهم بشكل متزايد فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على البشرية. في علم المواد، تعمل تقنيات التعلم الآلي (ML) على تغيير طريقة إجراء البحث، مما يسمح بإجراء اكتشافات جديدة وتصميم مواد جديدة. ومع ذلك، قد يكون من الصعب على أي باحث أو طالب تحديد ما إذا كانت طرق ML مفيدة في سياقاتهم الفردية وكيفية دراسة فعاليتها بشكل منهجي. يقدم هذا الكتاب نظرة عامة يمكن الوصول إليها عن ML في علم المواد ثنائية الأبعاد، يشرح التاريخ والحالة الحالية والاتجاهات المستقبلية للمجال. تطور التعلم الآلي للتعلم الآلي تطور كمجال فرعي للذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم من البيانات التي تم جمعها تاريخيًا أو من التجارب. وينظر في أنماط بيانات المدخلات ويعدل الهياكل الداخلية لتقريب العلاقات بين المدخلات والنواتج. تعد القدرة على تعلم العلاقات غير المتوقعة من البيانات دون الاعتماد على التوجيه المسبق المبرمج صراحة أحد الأسباب الرئيسية لوجود العديد من التطبيقات القائمة على ML. لا يزال التعريف المبكر لـ ML، «مجال البحث الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر فرصة التعلم دون برمجة صريحة»، صحيحًا، لكن المجال تقدم بشكل كبير منذ ظهوره في 1980s.Applications التعلم الآلي في علم المواد. في علم المواد، يتم استخدام طرق ML لتحديد الأنماط الخفية في توزيع البيانات، مما يؤدي إلى علاقات ذات مغزى. يستخدم الباحثون هذه التقنيات للتنبؤ بخصائص المواد وتحسين ظروف التركيب وتسريع الاكتشافات.

그러나이 분야는 1980 년대에 처음 등장했을 때 예상했던 것을 훨씬 넘어 섰습니다. 책 설명: 2D 재료 과학의 기계 학습 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 재료 과학에서 기계 학습 (ML) 기술은 연구 수행 방식을 변화시켜 새로운 발견과 새로운 재료를 설계 할 수 있습니다. 그러나 모든 연구원이나 학생은 ML 방법이 개별 상황에서 유용한 지 여부와 그 효과를 체계적으로 연구하는 방법을 결정하기가 어려울 수 있습니다. 이 책은 2D 재료 과학에서 ML에 대한 액세스 가능한 개요를 제공하여 해당 분야의 이력, 현재 상태 및 미래 방향을 설명합니다. 기계 학습 기계 학습의 진화는 역사적으로 또는 실험에서 수집 된 데이터로부터 배우면서 인공 지능 (AI) 의 하위 분야로 발전했습니다. 입력 데이터의 패턴을 고려하고 입력과 출력 간의 관계를 근사화하기 위해 내부 구조를 조정합니다. 명시 적으로 프로그래밍 된 사전 지침에 의존하지 않고 데이터에서 예기치 않은 관계를 배울 수있는 기능은 ML 기반 응용 프로그램이 많은 주된 이유 중 하나입니다. "컴퓨터가 명시 적 프로그래밍없이 배울 수있는 기회를 제공하는 연구 분야" 인 ML의 초기 정의는 여전히 사실이지만 1980 년대에 등장한 이래로이 분야는 크게 발전했습니다. 재료 과학에서 ML 방법을 사용하여 데이터 분포에서 숨겨진 패턴을 식별하여 의미있는 관계를 만듭니다. 연구원들은 이러한 기술을 사용하여 재료 특성을 예측하고 합성 조건을 최적화하며 발견을 가속화합니다.

但這個領域遠遠超出了1980代首次出現時的預期。本書描述：2D材料科學中的機器學習隨著技術以前所未有的速度不斷發展,了解技術進化的過程及其對人類的影響變得越來越重要。在材料科學領域，機器學習（ML）方法通過允許新發現和設計新材料來改變研究方法。但是，對於任何研究人員或學生來說，很難確定ML技術在各自的上下文中是否有用，以及如何系統地研究其有效性。本書提供了2D材料科學中ML的可用概述，解釋了該領域的歷史，當前狀態和未來方向。機器學習的演變機器學習發展成為人工智能（AI）的子集，從歷史或實驗中收集的數據中吸取教訓。它檢查輸入中的模式，並調整內部結構以近似輸入和輸出之間的關系。在不依賴明確編程的初步指示的情況下研究數據意外關系的能力是存在許多基於ML的應用程序的主要原因之一。ML的早期定義仍然有效，「使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習的研究領域」，但是自從在材料科學的機器學習1980s.Applications出現以來，該領域已取得了長足的進步。在材料科學中，ML方法用於識別數據分布中的隱藏模式，從而產生有意義的關系。研究人員使用這些技術來預測材料的性質，優化合成條件並加速發現。