優れた性能を持つ新しい材料を発見することは、materials genome initiativeの熱い問題です。 伝統的な実験や計算は、多くの場合、時間とお金を大量に無駄にし、また、様々な条件によって制限されています。 したがって、新しい材料の発見と設計を加速するための新しい方法を開発することが不可欠です。 近年、機械学習を用いた材料の発見や設計方法は、材料の専門家から多くの注目を集め、いくつかの進歩を遂げています。 このレビューでは、まず利用可能な材料データベースと材料データ分析ツールの概要を説明し、次に材料科学で使用される機械学習アルゴリズムについ 次に，材料科学における機械学習の応用分野を，構造決定，性能予測，指紋予測，新材料発見の側面に焦点を当ててまとめた。 最後に，材料科学におけるデータと機械学習の問題点を指摘し，今後の研究を指摘した。 著者らは、機械学習アルゴリズムを使用して、材料の発見と設計において驚くべき結果を達成したいと考えています。