Conjuntos de treinamento personalizados para previsões inovadoras de IA
Uma grande empresa química diversificada buscava usar métodos de aprendizado de máquina para desenvolver um novo dispositivo eletrônico com propriedades inovadoras e específicas. Embora a empresa já tivesse coletado um volume relativamente alto de dados que poderiam ser usados para começar o treinamento de modelos preditivos, a equipe rapidamente percebeu que eles não tinham os conjuntos de treinamento necessários internamente para dar suporte ao desenvolvimento completo do modelo. O modelo não conseguiu prever as propriedades usadas em outras áreas da indústria por causa da parcialidade oriunda dos ativos internos. Para ampliar o foco estreito do modelo, eram necessários ter dados científicos diversificados, mas os conjuntos de treinamento necessários não estavam disponíveis internamente e eram difíceis de encontrar.
Utilizar somente dados internos pode levar à falta de propriedades eletrônicas, estruturais e de dispositivos específicas e necessárias para gerar previsões inovadoras com o aprendizado de máquina. Conheça a história de uma empresa que usou dados tratados sob medida para expandir a visão do modelo do cenário científico.
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