상상해 보세요: 이미지에서 화학 제제 목표 예측Syngenta에서 이미지 분류는 100,000개 이상의 사진을 생성한 자동화된 화학 제제 시스템 내에서 샘플 모델링의 핵심입니다. 이미지는 제품 개발의 다음 단계를 결정하는 데 사용되지만 눈으로만 이미지를 해석하는 것은 시간이 많이 걸리고 평가자에게 주관적입니다.
JMP Pro용 Torch 딥 러닝 추가 기능은 컨벌루션 신경망과 GPU 컴퓨팅의 강력한 기능을 사용하여 분석을 획기적으로 단순화하고 합의된 제어 이미지 세트 전체에서 일관된 결과를 제공합니다. 수동 처리 및 Python 코딩을 사용하면 일반적으로 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 작업에 대해 추가 기능을 사용하여 다소 복잡한 그림 세트를 가져오고 예측하고 의미 있는 대화형 출력을 몇 분 만에 반환하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다.
자동화 및 스크립팅예측 모델링 및 기계 학습
