是将公司各项计划凝聚在一起的粘合剂。它不仅确保组织做好应对变革的准备，而且确保员工在变革的每一步都能得到适当的引导。能够适应变革的组织将受益于那些准备好支持战略目标、适应数字化转型并在潜在困难时期做出更好反应的员工。
化学文摘邮政早在 年， 就利用 和 在 上构建了 卢森堡手机号码数据 多任务神经网络，展示了如何使用 的数据训练多任务神经网络进行生物活性预测，具体来说就是预测给定分子可能具有生物活性的目标。 在他的博客文章中提供了更多信息的链接，但多任务神经网络非常有趣，因为在训练过程中，信息在不同任务之间传递的方式可以对单个任务做出比仅为该任务构建模型更准确的预测。
这与大多数人形成了鲜明对比：一旦开始多任务处理，我们的表现就会下降。无论如何，我发现这是一个有趣的问题，而 提供了从 获取数据并重现其工作所需的所有代码，因此我决定选择它并构建一个 工作流以使用多任务模型。这一次我不必花费大量时间进行数据准备（谢谢，！），所以我可以直接使用 的 笔记本来训练和验证模型。让我的工作站运行一段时间后，我准备好了一个训练好的模型；现在我只需要构建一个预测工作流。