Conjuntos de entrenamiento curados para predicciones innovadoras de IA

Conjuntos de entrenamiento de IA curados

Una gran empresa química diversificada quería utilizar métodos de aprendizaje automático para desarrollar un nuevo dispositivo electrónico con propiedades específicas e innovadoras. Aunque la empresa había recopilado un volumen relativamente grande de datos que podían utilizarse para empezar a entrenar sus modelos predictivos, el equipo se dio cuenta rápidamente de que no disponía de los conjuntos de entrenamiento necesarios internamente para apoyar el desarrollo completo del modelo. El modelo tuvo dificultades para predecir las propiedades utilizadas en otros sectores debido al sesgo de sus activos internos. Para ampliar el enfoque limitado del modelo se necesitaban datos científicos diversos; sin embargo, los conjuntos de datos de entrenamiento necesarios no estaban disponibles internamente y eran difíciles de conseguir.

Utilizar sólo datos internos puede llevar a la falta de propiedades electrónicas, estructurales y de dispositivos específicos necesarios para generar predicciones innovadoras de aprendizaje automático. Descubra cómo recurrió una empresa a una selección de datos personalizada para ampliar la visión de un modelo del panorama científico.

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