Una gran empresa química decidió emplear métodos de aprendizaje automático para desarrollar un nuevo dispositivo electrónico. Sin embargo, utilizar únicamente datos internos limitaba la posibilidad de encontrar propiedades concretas que eran necesarias para generar predicciones de aprendizaje automático. Descubra cómo ayudaron los conjuntos de datos personalizados seleccionados por CAS Custom ServicesSM a que el modelo generara recomendaciones precisas.
