Una gran empresa química empleó métodos de aprendizaje automático para desarrollar un dispositivo electrónico innovador. Sin embargo, el uso exclusivo de datos internos provocó una falta de propiedades específicas necesarias para generar predicciones fiables. Descubra cómo los conjuntos de datos personalizados seleccionados por CAS Custom Services℠ ayudaron al modelo a producir recomendaciones precisas.
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