Conjuntos de datos de entrenamiento seleccionados para predicciones innovadoras de IA

Conjuntos de datos de entrenamiento de IA seleccionados

Una importante empresa química diversificada buscaba usar métodos de aprendizaje automático para desarrollar un dispositivo electrónico novedoso con propiedades innovadoras específicas. Si bien la empresa había recopilado un volumen de datos relativamente grande que se podía usar para comenzar el entrenamiento de sus modelos predictivos, el equipo rápidamente se dio cuenta de que no contaban con los conjuntos de datos de entrenamiento necesarios para respaldar el desarrollo completo del modelo.  El modelo tenía dificultades para predecir propiedades que se usan en otros sectores de la industria debido a la parcialidad de sus recursos 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. 

Si solo se usan datos internos, pueden faltar propiedades específicas electrónicas, estructurales y de dispositivos necesarias para generar predicciones innovadoras de aprendizaje automático.  Obtenga más información sobre cómo una empresa optó por usar datos seleccionados de manera personalizada para ampliar la visión de un modelo del ámbito científico.

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