使用AutoML进行材料科学中小样本回归的积极学习策略的综合基准
Jinghou Bi1, Yuanhao Xu2, Felix Conrad2
1Faculty of Mechanical Science and Engineering, Dresden University of Technology DE, Dresden, 01069, Germany. jinghou.bi@tu-dresden.de.
自动机器学习 (AutoML) 与主动学习 (AL) 结合,可显著提高材料科学模型的数据效率. 不确定性驱动和多样性混合AL策略最初在选择信息样本方面表现优于其他策略.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器学习 机器学习
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 在材料科学中获取标记数据是昂贵和耗时的,阻碍了数据驱动的建模.
- 由于实验的复杂性和费用,开发数据效率高的学习策略至关重要.
- 与主动学习 (AL) 集成的自动机器学习 (AutoML) 提供了一种解决方案,可以在减少数据需求的情况下进行强大的材料属性预测.
研究的目的:
- 在AutoML中对材料科学回归任务进行各种主动学习 (AL) 策略的比较和评估.
- 分析关于模型准确性和数据效率的AL策略的性能.
- 将17个AL策略与随机采样基线进行比较,使用小型,成本密集的材料配方数据集.
主要方法:
- 对17种主动学习 (AL) 策略和随机抽样基线的系统评估.
- 在材料科学回归的AutoML框架内应用AL策略.
- 分析不同AL获取阶段的模型准确性和数据效率.
主要成果:
- 不确定性驱动 (LCMD,基于树的R) 和多样性混合 (RD-GS) 的AL策略在早期数据采集方面表现出卓越的表现.
- 这些领先的策略有效地选择了更具信息性的样本,提高了初始模型的准确性.
- 随着标记数据集大小的增加,策略之间的性能差异减少,显示趋同.
结论:
- 积极学习策略,特别是不确定性驱动和多样性混合方法,在优化材料科学模型的数据采集方面非常有效.
- 随着标记数据集的增长,积极学习的好处会减少,这表明回报率正在下降.
- 将AL与AutoML集成为材料科学中构建预测模型提供了一种强大,数据效率高的方法.
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