.png){kind=icon}
返回
Web-based graphical user interface for automated materials feature engineering for machine learning
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1080/27660400.2024.2441103.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在机器学习中为材料和催化剂设计描述符是一个复杂的过程。特别是，材料组成可以使用周期表中的信息来表示。此外，特征工程和特征选择增加了进一步的复杂性，需要显著的编程技能和对机器学习的了解。为了应对这一挑战，已开发了一个用于特征分配、特征工程和特征选择的基于网络的图形用户界面（GUI）。该GUI旨在促进使用机器学习进行材料和催化剂的设计，而无需高级编程或机器学习专业知识。
Keyword:
Materials Informatics
Machine learning
graphical user interface
Feature engineering
期刊
S
IF:
2.8
论文数:
54
被引数:
308
机构
引用论文
MonteCat: A Basin-Hopping-Inspired Catalyst Descriptor Search Algorithm for Machine Learning Models
PREAI
分享收藏Predicting Materials Properties with Little Data Using Shotgun Transfer Learning使用shot弹枪迁移学习在少量数据的情况下预测材料特性.png)
ACS CENTRAL SCIENCE
OAAI
ACS CENTRAL SCIENCEIF10.4
OAAI分享收藏MaterialsAtlas.org: a materials informatics web app platform for materials discovery and survey of state-of-the-artMaterialsAtlas.org: 用于材料发现和最新技术调查的材料信息学web应用平台
OAAI
OAAI分享收藏Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation评论: 材料项目: 加速材料创新的材料基因组方法APL MATERIALSOAAI
APL MATERIALSIF4.5
OAAI分享收藏Searching chemical action and network (SCAN): an interactive chemical reaction path network platformDIGITAL DISCOVERYOAAI
DIGITAL DISCOVERYIF5.6
OAAI分享收藏Catalysis-Hub.org, an open electronic structure database for surface reactionsCatalysis-Hub.org，用于表面反应的开放电子结构数据库OAAI
OAAI分享收藏分享收藏The Rise of Catalyst Informatics: Towards Catalyst Genomics催化剂信息学的兴起: 走向催化剂基因组学CHEMCATCHEM
CHEMCATCHEMIF3.9
PREAI
分享收藏
查看更多内容