best-of-atomistic-machine-learning 项目使用教程

best-of-atomistic-machine-learning 项目使用教程

best-of-atomistic-machine-learning 🏆 A ranked list of awesome atomistic machine learning projects ⚛️🧬💎. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/best-of-atomistic-machine-learning

1. 项目介绍

本项目是一个开源项目，旨在提供一个关于原子机器学习（Atomistic Machine Learning, AML）的精选项目列表。该列表包含了众多开源的AML项目，涵盖了从数据集、工具、模型到社区资源等多个方面。项目按照质量评分进行排序，并定期更新，以反映AML领域的最新进展。

2. 项目快速启动

克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/JuDFTteam/best-of-atomistic-machine-learning.git

进入项目目录：

cd best-of-atomistic-machine-learning

浏览项目中的README.md文件，该文件包含了项目的详细信息和各个分类下排名靠前的项目介绍。

3. 应用案例和最佳实践

本项目中的AML应用案例和最佳实践包括但不限于以下方面：

• 活性学习（Active Learning）：例如FLARE项目，它是一个用于创建快速且准确原子势能的开源Python包。
• 社区资源（Community Resources）：比如AI for Science Map，一个交互式思维导图，涵盖了AI4Science研究领域的资料，包括AML。
• 数据集（Datasets）：项目提供了多种数据集，如MatBench Discovery，用于评估机器学习模型在高通量材料发现中的性能。
• 工具（Tools）：例如IPSuite，一个Python工具包，支持机器学习势能的公平开发和应用。

用户可以根据自己的需求，选择适合的项目进行学习和使用。

4. 典型生态项目

以下是本项目生态中的几个典型项目：

• FLARE：一种用于创建快速且准确原子势能的Python包。
• IPSuite：一个Python工具包，用于FAIR开发和部署机器学习原子势能。
• MatBench Discovery：一个评估机器学习模型在材料发现中的性能的框架。
• OpenML：一个开放的机器学习平台，提供数据集、模型及评估工具。

这些项目代表了AML领域在工具、模型、数据集等多个方面的最佳实践，可供研究人员和开发者参考和利用。

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