Optimización bayesiana
Impulse una innovación más rápida y eficiente con lo último en experimentación inteligente
Innova más rápido con menos
Comience con pequeños experimentos, utilice datos de estudios anteriores y perfeccione de forma iterativa su búsqueda para encontrar la mejor configuración de factores a medida que se cumplan los objetivos.
Aprende con facilidad, ve resultados rápidos
Haga menos suposiciones y cometa menos errores con un enfoque optimizado e integrado de modelización y aumento de datos.
Reducir los costos de puesta en marcha
No es necesario empezar de cero en todos los experimentos. Logre sus objetivos más rápido mediante el uso de datos históricos o la recuperación de un DOE anterior.
Christopher Gotwalt, director principal de analítica avanzada e I+D
Toda la potencia. Ninguna complejidad.
Amplíe el valor de JMP para resolver problemas analíticos mayores y más desafiantes con las últimas técnicas de ciencia de datos, incluidos el modelado predictivo y el aprendizaje automático.
El perfilador: Más que visualización y optimización de modelos
Al trabajar directamente con el perfilador y los algoritmos mejorados para ajustar modelos de procesos gaussianos, la optimización bayesiana ha eliminado gran parte de la maquinaria estadística engorrosa que se interpone entre el experimentador y la solución, al mismo tiempo que llena los vacíos de conocimiento institucional.
Aumento dirigido a objetivos
Con tan solo dos ejecuciones experimentales de inicio, la optimización bayesiana puede sugerir la mejor siguiente ejecución para maximizar la información obtenida de cada dólar experimental. Tanto si tiene datos históricos o está comenzando de cero, puede aprender rápidamente.
Ventaja de datos de alto valor
En industrias de alta innovación de procesos y productos con ciclos de aprendizaje rápidos, la optimización bayesiana es impactante, reduciendo significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el diseño experimental.
Aprendizaje rápido tanto de la respuesta como de la ejecución
La optimización bayesiana aprende de las respuestas con cada iteración y ofrece al experimentador una guía más precisa que los enfoques tradicionales sobre cuándo puede detener la experimentación.
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JMP® Pro
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