ข้อผิดพลาดการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

การอนุรักษ์ทรัพยากรสำหรับแบตเตอรี่สารอินทรีย์ที่ไม่มีการใช้โลหะกำลังถูกวิจัยทั่วโลก ตามเนื้อผ้าค้นหาวัสดุขั้วบวกสำหรับแบตเตอรี่ลิเธียมและแบตเตอรี่โซเดียมไอออนต้องพึ่งพาการทดลองและข้อผิดพลาดการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และเป็นเทคนิคที่ช่วยลดการมีส่วนร่วมของประสบการณ์ในความท้าทายคือวิธีที่นักวิจัยทดลองใช้ข้อมูลขนาดเล็กของตัวเอง

และความรู้เชิงประจักษ์รวมข้อมูลการทดลองขนาดเล็ก แต่ค่อนข้างแม่นยำด้วยประสบการณ์และปรีชาญาณของนักวิจัยทดลองและได้รับผลผลิตที่ดีขึ้นของวัสดุ สารประกอบอินทรีย์ 16 ชนิดในฐานะขั้วบวก นอกจากนี้ยังมีการระบุปัจจัยจำนวนเล็กน้อยที่สามารถระบุความสามารถโดยใช้การสร้างแบบจำลองกระจัดกระจาย n2) ซึ่งเป็นเทคนิคด้านข้อมูล จากผลลัพธ์นี้สูตรการทำนายความสามารถได้รับการพัฒนาโดยพิจารณาจากปัจจัยที่ระบุว่าเป็นตัวแปร (ตัวแบบการทำนาย) ถัดไปสารประกอบ 11 ชนิดที่มีขายในท้องตลาดโดยมีความคาดหวังสำหรับความสามารถในการเป็นขั้วบวกได้รับการคัดเลือกบางส่วนตามประสบการณ์และสัญชาตญาณของนักวิจัยและคำนวณค่าความจุที่คาดการณ์ไว้ก่อนการทดลอง นอกจากนี้ยังมีการวัดความสามารถของสารประกอบสามตัวที่มีค่าที่คาดการณ์ได้สูงสุดและสารประกอบสองตัวถูกสังเกตว่ามีความจุสูง ต่อจากนั้นหนึ่งในสารประกอบเหล่านี้คือสารประกอบ