In this webinar, we will describe how to get the most out of machine learning for robust model construction and model integration with a virtual laboratory system. Robust models for machine learning are generated from an extensive set of observations to solve problems ranging from performance, to cost, to risk associated with materials. We will give an overview of how to make a full inventory of past observations available to prevent losses of time and money from needless duplication of observations already been examined. The resulting benefits of optimizing R&D operational processes include increased productivity in R&D, efficient allocation and use of lab resources, and risk mitigation in cost and availability of raw materials. - Capturing data sources - Semi-automate building models - Use the virtual lab Who should attend: - Engineers, scientists and other analysts who are interested in advancing the use of machine learning, artificial intelligence, and data science to resolve operational challenges more effectively - Managers who are looking to further leverage the contribution from scientists and engineers

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21:00 - 22:00 hs GMT+1

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