Введение в базовый рабочий процесс машинного обучения для прогнозирования свойств материалов Воркшоп от Бенжамина Аффлербаха, Университет Висконсин-Мэдисон, описывает базовый рабочий процесс машинного обучения, применяемый для прогнозирования ширины запрещенной зоны материалов по их химическому составу. Рассматриваются ключевые этапы: очистка данных, генерация и инженерия признаков, оценка модели, обучение, оптимизация гиперпараметров и предсказание. Также упоминаются проблемы, возникающие при работе с материал-ориентированными данными, и пути их решения. https://www.youtube.com/watch?v=qg3ju4nqqoQ