机器学习_AI人工智能辅助科研-测试狗科研服务

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机器学习是人工智能的一个分支，通过算法从数据中学习并做出预测。在科研服务中，它被用于数据分析、模型构建和自动化流程，以提高研究的精确性和效率，可以助力材料设计药物发现、电池数据挖掘等领域，提升研究效率和创新能力。

样品要求

1. 核心目标：确认是要解决分类（如相识别）、回归（如性能预测）、聚类（如发现新规律）还是其他问题。

2. 数据现状：评估现有数据的数量、质量和格式。数据是项目的基石。

3. 可行性评估：基于目标和数据，初步判断是采用传统机器学习算法还是需要深度学习模型，并预估计算资源需求。

4. 结果预期：明确模型评价指标（如准确率、均方误差）和最终交付形式（模型文件、分析报告、集成软件）。

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