우수한 성능을 가진 새로운 재료를 발견하는 것은 재료 게놈 이니셔티브에서 뜨거운 문제입니다. 전통적인 실험과 계산은 종종 많은 시간과 비용을 낭비하며 다양한 조건에 의해 제한됩니다. 따라서 새로운 재료의 발견 및 설계를 가속화하는 새로운 방법을 개발하는 것이 필수적입니다. 최근 몇 년 동안 기계 학습을 사용한 재료 발견 및 설계 방법은 재료 전문가로부터 많은 관심을 끌었으며 약간의 진전을 이루었습니다. 이 검토는 먼저 사용 가능한 재료 데이터베이스 및 재료 데이터 분석 도구를 간략하게 설명한 다음 재료 과학에 사용되는 기계 학습 알고리즘에 대해 자세히 설명합니다. 다음으로,재료 과학에서 기계 학습의 응용 분야는 구조 결정,성능 예측,지문 예측 및 신소재 발견의 측면에 초점을 맞추고 요약됩니다. 마지막으로,이 리뷰는 재료 과학의 데이터 및 기계 학습 문제를 지적하고 향후 연구를 지적합니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 저자는 재료 발견 및 디자인에서 놀라운 결과를 달성하기를 희망합니다.