Bayessche Optimierung

Der Schlüssel zu intelligenter, effizienter Innovation.

Mit minimalem Aufwand maximale Ergebnisse erzielen

Beginnen Sie mit kleinen Experimenten, nutzen Sie Daten aus früheren Studien und verfeinern Sie Ihre Suche nach den besten Faktoreinstellungen schrittweise, sobald Ziele erreicht werden.

Mühelos starten und rasch Resultate sehen

Treffen Sie weniger Annahmen und machen Sie weniger Fehler – dank eines optimierten, integrierten Ansatzes für Modellierung und Datenanreicherung.

Startkosten reduzieren

Nicht jedes Experiment muss bei null anfangen. Erreichen Sie Ihre Ziele schneller, indem Sie historische Daten nutzen oder eine frühere statistische Versuchsplanung wiederverwenden.

Die Bayessche Optimierung beschleunigt die industrielle Forschung und Entwicklung und senkt die Einstiegshürden, indem sie Zeit und Ressourcen spart: sie lernt aus beobachteten Antwortwerten und nutzt die Projektziele, um die nächsten zu testenden Einstellungen zu empfehlen.
JMP
Christopher Gotwalt, Senior Director, Advanced Analytics R&D

Die gesamte Leistungsfähigkeit – ganz ohne Komplexität

Nutzen Sie JMP, um auch größere und komplexere Analyseprobleme mithilfe modernster Data-Science-Techniken wie Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen zu lösen.

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Plattform für Bayessche Optimierung in JMP

Das Analysediagramm (Profiler): Mehr als nur Modellvisualisierung und -optimierung

Direkt mit dem Profiler arbeiten und verbesserte Algorithmen für die Anpassung von Gauß-Prozess-Modellen nutzen: die Bayessche Optimierung hat einen Großteil der umständlichen statistischen Mechanismen beseitigt, die sich zwischen den Experimentator und die Lösung schieben – und gleichzeitig institutionelle Wissenslücken geschlossen.

Zielgerichtete Erweiterung

Mit nur zwei anfänglichen Versuchsreihen kann die Bayessche Optimierung den besten nächsten Durchlauf vorschlagen, um den Informationsgewinn pro investiertem Euro zu maximieren. Ganz gleich, ob Sie über historische Daten verfügen oder bei null anfangen, Sie können schnell lernen.

Empfehlungen für die nächste optimale Iteration mit der Bayesschen Optimierungsplattform.
Bayessche Optimierung

Datenvorteil bei hohem Risiko

In Branchen mit hoher Prozess- und Produktinnovation und schnellen Lernzyklen ist die Bayessche Optimierung besonders wirkungsvoll, da sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Versuchsplanung erheblich reduziert.

Schnelles Lernen aus Ergebnissen und Ausführungen

Die Bayessche Optimierung lernt mit jeder Iteration aus den Ergebnissen und gibt dem Experimentator präzisere Hinweise als herkömmliche Ansätze, wann er die Experimente beenden kann.

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