무료 슬롯 사이트 정보학 (MI)이란 무엇입니까? 4 가지 구현 과제와 실현해야 할 핵심 요점
~ "시트린 플랫폼"MI 솔루션의 세미나 재료 ​​개발 속도 ~

MI (Materials Informatics)는 기계 학습 및 데이터 마이닝과 같은 소위 AI 기술을 사용하여 무료 슬롯 사이트 개발 속도를 높이고 향상시키는 기술입니다.

전통적인 무료 슬롯 사이트 개발은 개발자의 경험과 직관을 기반으로 한 프로토 타입 및 실험을 반복적으로 개인화하고 MI를 사용하여 데이터를 논리적으로 분석하고 예측을 위해 원하는 자료를 효율적으로 찾을 것으로 예상 될 수 있습니다.

AI는 이미 이미지 인식 및 자율 주행과 같은 다양한 상황에서 사용되고 있습니다. 반면에, 무료 슬롯 사이트 개발에서 AI의 본질로 인해 AI의 사용을 막는 독특한 도전이있었습니다. 우리는 MI의 실제 적용에 대한 네 가지 과제를 소개 할 것입니다. MI는 AI가 이미 AI를 사용하는 과정에있는 AI가있는 영역과 비교할 것입니다.

[표 1] 무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 AI 고유 한 문제

상태 1 : 데이터의 낮은 "금액"

무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 MI를 도입하는 문제는 소량의 데이터입니다.

AI를 사용하여 매우 정확한 예측 모델을 만들려면 많은 양의 원래 교육 데이터를 준비해야합니다. 예를 들어, AI를 사용하는 이미지 인식은 수천 또는 수만과 같은 엄청난 양의 이미지 데이터를 사용합니다.

반면에, 자재 개발 분야에서 회사는 개별적으로 작업하고 있거나 데이터가 직원이 저장하지 않거나 저장된 경우에도 데이터 형식은 종종 이질적이며 재사용 할 수 없어 수십 개의 소량의 데이터 만 수집 할 수 있습니다.

상태 2 : 데이터 품질의 편견

데이터의 양 외에도 "품질"도 중요합니다.예를 들어, 자율 주행의 경우 AI가 화창한 날에 밝은 이미지 데이터 만 훈련하는 경우 학습 데이터에서 발견되지 않은 비오는 낮과 밤에 어두운 도로의 정확성이 줄어들므로 날씨가 날씨가 낮아서 날씨가 낮아서 날씨가 바뀌면서도 학습 데이터를 수집해야합니다.

반면에, 자재 개발에 종종 사용되는 데이터 소스는 논문 및 기타 출처로 제한됩니다. 게시 된 대부분의 기사는 성공적인 사례이므로 실패 데이터를 수집하기가 어려운 경향이 있습니다. 데이터 의이 편향은 AI의 사용을 방해하고 있습니다.

또한 무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 기존 제품에 비해 강도 특성의 두 배가있는 재료를 찾고 싶습니다.대부분의 경우 이전 선례가 없을 것이라고 예측하고자합니다 (데이터)또한 데이터 품질 및 수량의 부족에도 영향을 미칩니다.

Challenge 3 : 자료에 관한 고도로 전문 지식이 필요합니다

MI의 실제 적용에 무료 슬롯 사이트 개발에 대한 고급 전문 지식이 필요합니다입니다.
예측 모델의 정확도를 결정할 때 일반 AI는 통계적 관점에서 "얼마나 많은 예측이 정확하게 예측되었는지"를 명확하게 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 사진의 동물이 고양이인지 여부를 알려주는 이미지 인식 모델에서 고양이의 수는 고양이로 예측 될 수 있거나 고양이 이외의 동물의 수를 고양이로 예측할 수 있습니다.

반면에, 예측 모델에서 파생 된 무료 슬롯 사이트 개발에서후보 무료 슬롯 사이트 A와 B가 원하는 속성에 더 가깝게 판단하기 위해서는 예측 결과를 간단히 비교하는 것만으로는 충분하지 않습니다.. 위에서 언급했듯이무료 슬롯 사이트 개발에 대한 훈련 데이터가 제한되어 있기 때문에 예측 결과에는 큰 불확실성이 있습니다.

또한, 무료 슬롯 사이트를 구성하는 무료 슬롯 사이트에 개별적인 차이가있어 무료 슬롯 사이트의 특성에 영향을 미쳐 결과의 변화가 발생합니다.이 불확실성과 변화가 어떻게 고려되는지를 고려하여 자료에 대한 지식을 기반으로 예측 결과를 평가합니다당신은 그것을해야합니다.

마찬가지로, 무료 슬롯 사이트를 나타내는 화학적 공식과 구성 원자의 원자 수는 단지 줄이며, 무료 슬롯 사이트에 대한 전문 지식은 또한 이들을 평균화하고 AI에 반영하는 데 필요합니다.

도전 4 : 역 문제를 처리 할 수있는 AI 소프트웨어 부족

데이터 분석에서 "역 문제"를 처리 할 수있는 MI, AI 소프트웨어를 구현하려면. 일반 AI 소프트웨어 중 다수는 점진적인 문제만을 다루므로 무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 AI를 사용하기가 어렵습니다.

여기서 우리는 무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 "전진 문제"와 "역 문제"를 간략하게 설명 할 것입니다.

앞으로의 질문은 무엇입니까

전진 문제는 AI 모델을 구성하는 데 사용되는 교육 데이터와 유사한 데이터를 사용하여 특정 결과를 예측하는 것입니다. 무료 슬롯 사이트 개발 측면에서
1. 무료 슬롯 사이트 구성 및 구조 정보를 훈련 데이터로 사용하여 무료 슬롯 사이트의 강도와 특성을 예측하는 AI 모델을 만듭니다
2. 물질의 내용을 변경하여 어떤 무료 슬롯 사이트 특성이 달성됩니까? 예측하다
이것은 흐름입니다.

역 문제는 무엇입니까

23603_23629원하는 결과 (무료 슬롯 사이트 특성)를 얻을 수있는 조건 (무료 슬롯 사이트 조성 및 구조 정보)을 예측. 무료 슬롯 사이트 개발에 필요한 것은 특정 비율의 특정 물질을 사용하여 어떤 특성을 달성 할 것인지를 예측하는 것이 아니라 원하는 특성을 생성하는 데 필요한 물질 또는 역 문제에 필요한 물질을 예측하는 것입니다.

역 문제를 처리하는 능력은 MI의 문제를 해결하고 성공적인 구현을 보장 할 수 있습니다그 의미.

이것은 MI의 도입을 막는 네 가지 과제입니다. 다음으로 이러한 문제를 해결하는 방법을 설명하겠습니다. 위의 모든 것을 지원하는 솔루션은 "시트린 플랫폼"입니다. 당사의 제품에 대한 자세한 내용을 바로 알고 싶다면 아래를 참조하십시오.

순차적 학습은 위에서 언급 한 문제를 해결하고 무료 슬롯 사이트 개발을 위해 AI를 사용하는 방법입니다. 여기서 우리는 순차적 학습의 적용과 함께 MI에서 위의 각 작업을 소개합니다.

자료 개발 분야로의 순차적 학습 응용 흐름

순차적 학습은 AI 모델을 사용하여 예측과 실제 실험을 반복하여 최적의 솔루션을 달성하는 것을 목표로하는 접근법입니다 (방법은 이전보다 적은 실험을 가진 최적의 솔루션을 목표로합니다). 무료 슬롯 사이트 개발 분야에서 효과적으로 적용되는 특정 흐름은 다음과 같습니다.

[그림 2] 순차적 학습을 통한 무료 슬롯 사이트 개발에 효과적인 AI 사용

1. 기존 데이터 세트에서 초기 AI 모델을 배우고 실험 후보를 예측
2. 예측 된 후보로부터 다음 실험 조건을 결정하고 실제로 해당 조건에서 실험을 수행합니다
3. 추가 및 입력 획득 된 실험 결과를 교육 데이터로 입력하고 AI 모델을 업데이트합니다. 그런 다음 (1)으로 돌아와 후보자를 다시 예측

이 흐름을 반복하여기존의 연구 및 개발 방법보다 적은 실험으로 원하는 자료를 효율적으로 발견 할 수 있습니다. 또한, 이것은순차적 학습을 기반으로 개발 된 MI 도구는 "시트린 플랫폼"(세부 사항은 나중에 설명됩니다).

무료 슬롯 사이트 개발 분야에 순차적 학습을 적용하는 포인트

"문제 1 : 적은 데이터", "문제 2 : 데이터 바이어스"및 "문제 3 : 고급 무료 슬롯 사이트 개발 전문 지식"에 언급 된 "무료 슬롯 사이트 개발에 고유 한 요소"는 효과적이고 효율적인 무료 슬롯 사이트 개발을 가능하게하기 위해 순차적 학습과 결합 할 수 있습니다. 우리는 시트린의 특징을 예제로 활용하여 순차적 학습을 무료 슬롯 사이트 개발에 효과적으로 적용함으로써 MI를 달성하는 데있어 핵심 요점을 소개 할 것입니다.

후보자 자료 선택 (설계 공간)

위에서 언급했듯이 시트린은 역 문제에 반응하고 MI를 달성 할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 설정 한 조건 및 제약 조건을 충족하는 재료의 후보 힘을 선택하십시오. 구체적으로 다음 과정은 다음 과정입니다.

1. 사전 설정 조건 및 제약 조건을 충족하는 많은 후보 무료 슬롯 사이트를 생성합니다 (이 후보 무료 슬롯 사이트 그룹은 "디자인 공간")
2. 후보자 재료를 입력 데이터로 구성하는 재료의 조성 및 제조 조건을 사용하여 각 후보 재료의 특성을 예측
3. 원하는 속성에 가장 가까운 후보자를 선택하기 위해 예측 결과를 기반으로 한 후보자 자료

[그림 3] Citrine은 물질 개발에 필요한 역 문제를 처리합니다

설계 공간 및 점수 시스템 향상

설계 공간에 처음으로 포함 된 후보자 자료에 유망한 후보자가 포함되어 있지 않거나 점수 예측 결과에 대한 기준이 불분명하거나 부적절한 경우 원하는 자료에 도달 할 수 없습니다. 다시 말해서,개선 된 설계 공간 및 점수 정확도는 관심있는 자료의 효율적이고 정확한 예측에 매우 중요합니다..

Citrine은 구성 요소, 구성, 제조 공정 및 설계 공간과 같은 무료 슬롯 사이트 개발에 특화된 전문 데이터를 고려합니다. "이 자료의 몇 퍼센트 사용"및 "이 프로세스를 사용하여 만들기"와 같은 설계 공간에서 제약을 설정함으로써 개발자의 지식을 반영하고 더 많은 후보자 자료를 도출 할 수 있습니다.

위에서 언급했듯이 예측 결과를 평가할 때 불확실성과 변형을 고려해야합니다. 시트린은 그것들을 정량화하고 점수를 매기고 후보자 자료가 원하는 특성을 실제로 충족하는지 정확하게 예측할 수 있습니다.

[그림 4] 디자인 공간 및 무료 슬롯 사이트 개발 특수 점수

마지막으로, 우리는 무료 슬롯 사이트 정보학 (MI)의 인기있는 솔루션 인 Citrine Platform을 사용하여 재료를 개발하기위한 단계를 간략하게 소개합니다.

Citrine은 SaaS이므로 Microsoft Edge 및 Google Chrome과 같은 웹 브라우저에서 직관적으로 작동 할 수 있습니다.데이터, AI 모델, 검색 공간 및 후보자 자료 선택의 네 가지 블록으로 구성되며, 각각 순서대로 설정되며 순차적 학습을 기반으로 MI를 구현할 수 있습니다.

[그림 5] 시트린 인터페이스 및 특징

[단계 1] 데이터 (데이터)

이것은 교육용 입력 데이터를 저장하는 블록입니다. 화학 공식, 물리적 특성 및 원자재의 제조 공정과 같은 다양한 재료 정보는 AI 모델에로드되는 학습을위한 입력 데이터로 저장되며 그 내용을 확인할 수 있습니다.

[2 단계] AI 모델 (AI Model)

이것은 AI 모델을 구축하고 배우는 블록입니다. 1 단계에서 캡처 된 데이터에서 AI 모델에 통합 될 요소와 원하는 예측 결과 (예 : 재료 강도 등)를 지정하여 코드없이 AI 모델을 만들 수 있습니다.

[3 단계] 검색 공간

후보자 자료를 찾기위한 설계 공간을 정의하는 블록. 이 재료의 x%에서 y%를 사용하여 특정 재료를 포함/포함하지 않도록 선택하고 제조 공정 동안 xx ℃ ~ yy ℃의 온도 범위에서 발사하는 것과 같은 범위를 설정할 수 있습니다.

[4 단계] 후보자 무료 슬롯 사이트 선택 (후보)

이것은 파생 된 후보 물질의 세부 사항을 확인하는 블록입니다. 1 단계에서 구성된 예측 모델에서 파생 된 후보 물질은 검색 공간 설정을 반영하여 확인할 수 있습니다. 스코어링 기능은 예측 결과의 불확실성을 고려하여 유망한 후보자를 순위에 올린 위치에 볼 수 있습니다.

후보에 마침내 제시된 유망한 후보 자료는 실제로 프로토 타입으로, 결과는 데이터에 추가로로드되어 순차적 학습 흐름을 위로 전환합니다. 직관적 인 운영 및 개발자 통찰력을 통합 한 순차적 학습을 통해 원하는 자료에 신속하게 도달하여 자재의 빠른 개발을 달성 할 수 있습니다.

★ 시트린 플랫폼, 무료 슬롯 사이트 개발 속도를 높이는 혁신적인 MI 솔루션

이 기사에서는 SCSK 후원 세미나의 내용을 기반으로 MI 필드 인 "Citrine Platform"에 대한 인기있는 솔루션을 사용하여 솔루션을 소개했습니다.

Citrine Platform은 2022 년 7 월에 방금 처리를 시작한 솔루션이지만 새로운 무료 슬롯 사이트의 필요성이 커짐에 따라 이미 많은 관심을 끌었습니다. SCSK는 현재이 애프터 판매 보고서에 소개 된 웹 사이트를 포함하여 SCSK가 전용 웹 사이트에서 SCSK가 개최 한 MI에서 웹 세미나 (총 7 에피소드)를 제공하고 있습니다. 관심이 있으시면 시청하십시오.

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