服务内容
机器学习
通过对实验数据、计算数据及多源数据进行建模与分析，开展性能预测、规律挖掘、参数优化、材料筛选及智能决策，为材料研发、工艺优化和数据价值挖掘提供高效支持
服务简介
可提供监督学习、无监督学习、回归分析、分类预测、聚类分析、降维处理、特征工程及模型优化等多类机器学习服务。
服务内容包括数据预处理、特征提取、模型构建、参数调优、结果验证、可视化分析及预测模型部署等。
针对不同研究目标，可灵活设计建模方案，满足论文研究、项目申报、课题支撑及企业研发等多类需求。
服务内容包括数据预处理、特征提取、模型构建、参数调优、结果验证、可视化分析及预测模型部署等。
针对不同研究目标，可灵活设计建模方案，满足论文研究、项目申报、课题支撑及企业研发等多类需求。
可开展内容
支持材料性能预测、结构—性能关系挖掘、数据驱动筛选、工艺参数优化、异常检测及多变量关联分析等方向的定制化研究。
可围绕小样本建模、高通量数据分析、多源数据融合、模型解释性分析及智能预测系统开发等需求开展服务。
同时支持从数据整理、模型训练、结果分析到图表输出的一站式服务。
可围绕小样本建模、高通量数据分析、多源数据融合、模型解释性分析及智能预测系统开发等需求开展服务。
同时支持从数据整理、模型训练、结果分析到图表输出的一站式服务。
输出成果
可提供预测模型、性能预测结果、关键特征识别、模型评价指标、参数优化建议、分类结果及数据可视化分析等关键成果。
同时可输出散点图、相关性热图、特征重要性图、学习曲线、误差分析图及其他常用分析图件。
根据需求，还可提供分析报告、原始数据处理文件、模型代码及可复用后处理文件等服务，便于后续论文撰写、项目汇报和持续研究。
同时可输出散点图、相关性热图、特征重要性图、学习曲线、误差分析图及其他常用分析图件。
根据需求，还可提供分析报告、原始数据处理文件、模型代码及可复用后处理文件等服务，便于后续论文撰写、项目汇报和持续研究。