要成功利用人工智能投资，需要一个能够提供无与伦比的预测准确性并实现无缝运营的平台。许多组织正面临机器学习基础设施分散、模型基于不一致数据构建等问题，这导致机器学习采用率低且机器学习运维（MLOps）阻力大。

LiveDesign ML 通过提供一个专为可扩展性和协作而设计的集中式、集成式 机器学习平台，将人工智能转变为战略资产。该平台将分散的数据源和计算工具整合到一个统一、连贯的工作流中，从而打破了数据孤岛。 这种集成实现了模型、特征和实验结果的实时共享，使领域专家和数据科学家能够协作构建并迭代机器学习解决方案。LiveDesign 机器学习利用Schrödinger金标准建模工具提供的业界顶尖训练数据，从而确保卓越的模型质量和预测信心。此外，它还全面自动化了整个MLOps生命周期——从训练、验证到部署——确保高性能模型能够实时可用。

在本节中，我们将演示如何：

• 最大化 AI 投资回报率：借助我们的自动化平台，消除模型部署中的障碍，并最大限度地减少手动 MLOps 工作量。
• 实现金标准级别的精度：利用基于经过验证、基于物理原理的模拟 工具生成的数据训练而成的模型。
• 扩展与整合：亲眼见证 Retrosynth 和化学性质预测等现有功能的实际应用，并探索通往 GenerativeML、协同折叠和 LD Assistant 的战略路线图
• 现场演示：听听我们的产品专家如何讲解，LiveDesign ML 如何帮助加速发现周期、提升模型精度，并提高机器学习投资回报率

适合哪些人参加： 

本次网络研讨会专为致力于利用先进计算和人工智能提高药物发现效率与准确性的领导者和从业者量身定制。

• 计算化学、人工智能/机器学习及研发部门负责人/副总裁
• 化学信息学与MLOps负责人
• 计算化学家和生物学家
• 信息学与数据科学战略专家