利用 Wolfram 语言构建的神经网络促进学生的化学学习利用 Wolfram 语言构建的神经网络促进学生的化学学习 ![]() 我参加了2020 年 Wolfram 神经网络训练营,它启发我将数据科学和机器学习的元素融入我的课程中。机器学习的辅助函数使实验和向学生介绍此类应用程序变得非常容易。我们选择通常引入神经网络和机器学习主题的图像识别和分类问题。 然而,我很快对缺乏面向化学的图像数据集这一事实感到震惊,并在使用了修改后的国家标准与技术研究所 ( MNIST ) 手写数据集示例后,决定创建这种类型的数据集。目标是为学生提供端到端的数据科学项目体验,从创建数据到执行高级机器学习练习的最后一步。因此,该项目创建了一组化学实验室中常见的玻璃器皿图像,目的是构建我们自己的物体识别示例。 |