Des jeux de données d'entraînement sélectionnées pour des prédictions innovantes en matière d'IA

Des jeux de données d'entraînement soigneusement sélectionnées pour l'IA

Une grande entreprise chimique diversifiée cherchait à utiliser des méthodes d'apprentissage machine pour développer un nouveau dispositif électronique aux propriétés spécifiques et innovantes. Alors que l'entreprise avait collecté un volume relativement important de données susceptibles d'être utilisées pour commencer à entraîner ses modèles prédictifs, elle s'est rapidement aperçue qu'elle ne disposait pas des jeux de données d'entraînement nécessaires en interne pour mettre au point un modèle complet. Le modèle a eu du mal à prédire les propriétés utilisées ailleurs dans l'industrie en raison du biais de leurs actifs internes. Pour élargir le champ d'action restreint du modèle, diverses données scientifiques étaient indispensables, mais les jeux de données d'entraînement requis n'étaient pas disponibles en interne et étaient difficiles à trouver.

L'utilisation des seules données internes peut conduire à l'absence de propriétés spécifiques en matière d'électronique, de structures et d'appareils, pourtant indispensables à la génération de prédictions d'apprentissage machine innovantes. Découvrez comment une entreprise s'est tournée vers des données personnalisées pour élargir la vue du paysage scientifique d'un modèle.

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