微软的一个多年来很少失败是微软Zune,MP3播放器坠毁并烧毁,很大程度上是因为它被释放的时候,苹果已经垄断了市场fruit-emblazoned同行。这只是一个例子展示了上市时间是至关重要的。
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上市时间的关键自然不是一个新概念,而是一个全球贸易推动了数千年。三十年前,经典的麦肯锡的一项研究表明,公司损失了33%的税后利润的产品发货晚6个月。
许多因素融入到投放市场的时间,如分布,营销策略,生产流程和供应链。由1970年代日本制造业的成功,麦肯锡的研究的一部分,一波又一波的“即时”方法的兴趣。
本文主要关注最早的价值链的一部分,研发。波士顿咨询集团2015年的一份报告发现,快速创新者获得先发优势,增加市场份额,降低开发成本,提高企业预测的准确性。
因此,研发是一场比赛。在材料、化工、欧洲杯足球竞彩和制造,这是一个有足够的空间智能和创新企业获得成功。理查德博士Padbury Lucideon引用另一个麦肯锡报告在最近的一次网络研讨会,这发现,平均20年的开发时间的新材料。
怎么能机器学习(毫升)改变这张照片吗?关注有三个主要领域:
1。执行更少的实验
毫升有助于集中的实验项目,它仍然是最大的社交网站开发了许多产品。毫升有助于选择最有效的组实验探索可能的解决方案,或者换句话说,它可以不断地回答这个问题:“实验下一步我应该做什么?”。
当应对这样的挑战,应用毫升专家Intellegens旨在减少实验工作量50 - 90%。要想成功,Intellegens不得不克服两个关键的障碍。首先,它不得不开发毫升的方法可以从实验数据中提取的见解,即使数据噪声和稀疏。大多数毫升方法失败的数据。其次,它也是非常重要的精确量化成功的概率为特定提出实验路线——这使得理性的决策。
2。突破的概率增加的见解
突破性见解——相遇了关键的信息或灵感的时刻——负责加速研发。尽管这种突破永远无法保证,他们的概率可以增加。毫升来说是无价的,发现相关性,人类可能永远在探索大型、多维数据集。
最近,有一个有趣的例子出现在出版物上寻找抗疟疾药物。毫升找到了一个非常有前途的候选化合物的使用,但它是一个化学家承认他们会被认为是“不明智的。”随后,化合物合成,其效力是通过实验验证。
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关注“洞察力”这个词也是至关重要的。而不是运行一个算法和预测的结果,用户需要了解为什么预测。图表分析的重要性(如图)可以帮助理解。
3所示。重用现有的知识
“我们会更快如果我们知道我们已经知道的东西。”
有一个重要的关注IT系统行业内,捕获遗留数据及其相互关系。例子在研发可能包括从实验结果和分析,输出的计算机模拟,为化学和过程数据,材料,生物系统。欧洲杯足球竞彩从下游可能有,制药、临床试验数据或病人数据,或者,制造产品、制造或在职数据。
再一次,毫升可以应用于利用这些数据资源。然而,数据稀疏保持的挑战:来自多个源的数据整理必然会有矛盾和漏洞,重要的是要有毫升可以对付他们的方法。
毫升模型可以成为一个有价值的方式捕获的见解和知识为以后重用。然而,很难应用这些模型在实际业务环境如果运行或修改它们需要大量的编码或脚本知识或数据科学知识。欧洲杯线上买球
Intellegens发现它的许多客户希望部署毫升研究的结果通过一个访问平台技术的科学家和工程师,喜欢Alchemite™分析web用户界面。
想尝试一些新的东西吗?
如果研发可以作为一个种族,也许并不那么令人惊讶,它需要一定的策略和策略赢得——作为一个优势的竞争。机器学习可能不同。
以前的成功应用机器学习的困难通常是由于因素本文介绍:不确定性量化的必要性,稀疏,嘈杂的数据,缺乏有效的分析,或者部署的难度有用的模型。如果任何这些因素相关的内容,今天联系Intellegens找出如何克服这些挑战在比赛开始前关闭。
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