有人熟悉，研究生，机器学习这个领域的研究吗？具体的研究方向可以详细介绍几个吗，或者给些资料参考下
发布网友
发布时间：2022-04-27 10:44
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热心网友
时间：2023-09-13 17:43
关键问题：如何将领域知识有效地纳入机器学习方法？
结合领域知识可以大大降低数据需求，加速培训和预测，并提高科学机器学习模型的准确性和可防御性。进展将需要新的数学方法，可以解释物理原理，对称性，不确定性和约束。
2. 可解释的科学机器学习，以获得可解释和可理解的结果
关键问题：使用日益复杂的机器学习模型与用户理解结果和获得新见解的需求之间的平衡是什么？
将领域知识更多地整合到科学机器学习方法中可以提高这些方法的可解释性。更高级的将需要开发新的探索和可视化方法，以使用领域知识来解释和调试复杂模型。
3. 基于稳定、精心设计和高效的稳健性机器学习
关键问题：如何开发和实施有效的科学机器学习方法，以确保结果不会对训练数据和模型选择中的扰动过度敏感？
科学机器学习模型的一般形式，内部结构和相关参数存在不确定性。为了提高可靠性，新方法必须达到主流科学计算算法所期望的严格水平。研究将侧重于科学的机器学习方法和实施，这些方法和实施是稳定、良好和有效的。
4. 用于自动化科学推理和数据分析的数据密集型机器学习
关键问题：可以开发哪些新方法可以在高维，嘈杂或不确定的输入数据中可靠地找到信号，模式或结构？
科学机器学习有可能揭示隐藏在来自实验，观察，模拟和其他来源的大量科学数据中的有价值信息。
5. 用于预测科学计算的机器学习增强建模和仿真
关键问题：在开发预测计算模型和自适应算法时使用科学机器学习有哪些障碍和潜在优势？ 科学机器学习有可能提高降阶或子网格物理模型的保真度，自动化计算转向，并在多尺度科学模拟中优化参数调整。
6. 为复杂系统的管理和控制提供智能自动化和决策支持
关键问题：为复杂系统和流程的决策支持和自动化开发科学机器学习有哪些挑战？
科学机器学习广泛用于改进科学用户设施，通信网络，电网或其他配备传感器的基础设施和复杂过程的操作能力。
前三个研究方向描述了所有机器学习方法的发展所共有的基础研究主题，对应于领域感知（方向1），可解释性（方向2）和稳健性（方向3）的需要。其他三个方向描述了能力研究主题，并对应于科学机器学习的三个主要用例，用于大规模科学数据分析（方向4），机器学习增强建模和模拟（方向5），以及智能自动化和决策 - 支持复杂系统（方向6）。
热心网友
时间：2023-09-13 17:43
看你以后想怎么发展。
这些都是需要你自己明确的问题了。
想想把，花点时间。
很值的。
祝你好运。追问我在天大读研，研一，人工智能，机器学习研究方向，老师让我选一个题目，能给一些资料和意见吗，比如怎么找最新的的论文？
