Taiwan Database

这里我们遇到了机器学习在计算和模拟领域可能最强大的应用：用超快的机器学习模型或代理模型取代繁重的计算模型。它在故事中作为船舶控制系统的一部分引入，但这个概念在故事的许多地方都出现过。它使约翰能够以交互方式探索疏浚区域的情况，并能够对漏油处理进行广泛的优化。

利用机器学习构建替代模型最常见的方法是训练某种深 最近的手机号码数据 度学习网络。一旦网络训练完成，它就能在瞬间提供模拟结果。这种方法的一个重要方面是，机器学习模型必须遵循物理定律。否则，模拟可能会产生根本性的错误结果。关于这个主题的研究已经很多，而且很多成果已经具备了实现的可能。

为此类应用训练深度学习网络的另一个问题是，可用的真实世界数据通常规模较小且噪声较大。我们可以通过运行模拟来生成合成数据，但这通常既耗时又昂贵。将物理学融入机器学习模型可以提供帮助，因为它可以提供我们已知的变量间关系知识。这使得即使实际数据量相对较小，也能使用机器学习。