革新的なAI予測に向けて収集されたトレーニングセット

収集されたAIトレーニングセット

ある多角的な大規模化学企業は、機械学習の手法を用いて、特定の革新的特性を備えた新しい電子機器を開発しようと考えていました。同社は、自社の予測モデルのトレーニングに使用可能なデータを比較的大量に収集しましたが、同社のチームは完全なモデル開発に必要なトレーニングセットを社内では準備できないことに気が付きました。 実際にモデルは、社内アセットの偏りのため、業界他社で使用されている特性を予測することができません。このモデルの限定的なデータ範囲を拡張する多角的な科学的データが必要でしたが、社内には必要なトレーニングセットが存在せず、見つけることも困難でした。 

社内データのみを利用した場合、革新的な機械学習の予測生成に必要な電気的、構造的、デバイス特性の不足につながる可能性があります。 ある会社がカスタム収集したデータを使用して、科学的展望のモデルビューを拡張した事例をご覧ください。

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