STOCHOS

ML rehberliğinde Mühendislik ve Kimya’da gizli şampiyon!

Teklif Al

Daha az veriyle güvenilir öngörüler

Büyük veri kümelerine ihtiyaç duymadan doğru tahminler üretin.

Sürekli İyileşen Performans

Modeller, yeni bilgiler mevcut oldukça otomatik olarak uyarlanır ve iyileştirilir.

Kullanımı kolay

Uzman bilgisi, parametre ayarı veya alan özelleştirmesi gerekmez.

Hızlı ve uygun maliyetli.

Standart donanımlarda sorunsuz çalışır; pahalı bir bulut altyapısına ihtiyaç duymaz.

Dahili gürültü direnci

Güçlü sonuçlar için deneysel gürültüyü otomatik olarak tanımlar ve yönetir.

Olasılıksal

Gaussian süreçleri (GP) kullanarak, STOCHOS, doğru modelleme ve tahminler için en olası fonksiyonu belirler.

Etkili

Bir sonraki eğitim noktasını belirlemek için STOCHOS, bilgi kazanımını en üst düzeye çıkarmak ve küresel optimumları bulmak için yalnızca belirsizliğin yüksek olduğu bölgelere bakar.

Standart sinir ağları ölçeklenebilirlik, toplu öğrenme sunar ve resim sınıflandırma veya zaman serisi analizi gibi görevler için en son teknoloji çözümlerde mükemmeldir. Öte yandan, Gauss İşlemleri yalnızca minimum miktarda giriş verisi gerektirir, çok az veya hiç hiperparametre içermez, model belirsizliği hesaplamasına olanak tanır ve gürültü tespitinde uzmandır.

STOCHOS, başarılabilir olanın sınırlarını yeniden tanımlıyor. İster karmaşık sınıflandırma zorluklarıyla mücadele edin, ister karmaşık zaman serisi analizlerinde gezinin, bu algoritmanın YSA’lar ve Gauss süreçlerini benzersiz bir şekilde birleştirmesi, makine öğrenimi alanında yeni standartlar belirliyor.

STOCHOS’un tescilli algoritmalarını kullanarak, girdi ve çıktı parametreleri arasındaki korelasyonları etkili bir şekilde belirlemede mükemmelliğe ulaşabilirsiniz. STOCHOS algoritma seti, karmaşık veri kümelerinde gezinmek ve anlamlı ilişkileri hassasiyet ve etkililikle ortaya çıkarmak için özel olarak tasarlanmıştır.

Temel Özellikler:

Hızlandırın

Ar-Ge süreçlerini hızlandırın
Kaynakları koruyun ve maliyetleri azaltın
Pazara sunma süresini hızlandırın

Geliştirin

Minimum kaynakla performansı en üst düzeye çıkarın
Tasarım alanlarını dinamik olarak keşfedin

Anlayın

Temel performans etkenlerini belirleyin
Şeffaflığı artırın
Güvenilir, veri odaklı kararlar alın

Ölçeklendirin

Yapay zeka araçlarını teknik olmayan ekipler ve müşterilerle paylaşın
Modelleri iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edin

DIM-GP & GEN-AI

BAYESIAN OPTIMIZATION

SENSITIVITY ANALYSIS

AUTOMATIC WEB APP EXPORT

Çoklu Sadakat Modellemesi

Çoklu Doğruluk Modellemesi, daha iyi tahmin modelleri oluşturmak için farklı doğruluk ve maliyetteki verileri bir araya getirir. Hassas deneyler veya ayrıntılı simülasyonlar gibi yüksek doğruluklu veriler çok doğru ancak pahalıdır; düşük doğruluklu veriler ise daha hızlı ve daha ucuz ancak daha az güvenilirdir. h STOCHOS, farklı doğruluk seviyelerinden gelen eğitim verilerini kullanarak yüksek doğruluklu modeller oluşturur.

Deney Tasarımı

STOCHOS, deneysel süreç boyunca verimliliği, etkinliği ve içgörü üretimini artırarak Deney Tasarımı (DOE) sürecinizi önemli ölçüde iyileştirebilir.
Araştırmacılar, DOE’de STOCHOS tekniklerinden yararlanarak deney sürecini kolaylaştırabilir, karmaşık sistemler hakkında daha derin içgörüler elde edebilir ve sınırlı kaynaklarla daha bilinçli kararlar alabilirler.
Özellikle kaplamalar ve benzeri kimyasal uygulamalar konusunda kapsamlı deneyime sahibiz.

Küresel ve yerel Duyarlılık Analizi

STOCHOS, hem küresel hem de yerel perspektifleri destekleyen gelişmiş hassasiyet analiz araçları içerir. Küresel analiz için, doğrusal ve doğrusal olmayan, monoton çok değişkenli bağımlılıkları yakalayan Sobol endekslerini hesaplayarak girdilerin göreceli önemi hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar. Tamamlayıcı olarak, yerel hassasiyet modülü, girdi parametrelerindeki küçük bozulmaların sistemi nasıl etkilediğini değerlendirerek, yerelleştirilmiş varyasyonlar altında genel model davranışını tahmin eder. Bu ikili yetenek, kullanıcıların hem geniş parametre alaka düzeyini hem de ayrıntılı tepki dinamiklerini birleşik olasılıksal bir ortamda değerlendirmelerini sağlar.

WebApp STOCHOS

Skalerlerin, sinyallerin, alanların veya ağların esnek modellemesi için tasarlanmış Python tabanlı çerçeve, kullanıcıların STOCHOS tarafından oluşturulan modelleri çok çeşitli veri yapılarına tanımlayıp uyarlamasına olanak tanır. Dahili web uygulaması sayesinde, dışa aktarma modelleri doğrudan etkileşimli panolar olarak dağıtılabilir ve canlı görselleştirme, parametre ayarlama ve öngörücü keşif olanağı sunar.