DATA INSIGHT
WEBINAIRE EN DIRECT
Expérimentez plus vite et plus efficacement grâce à l'optimisation bayésienne
Date : 5 mars
Heure : 11 h CET
Durée : 30 minutes
Inscription : gratuite
Un nombre d’expériences difficile à prévoir, du budget et du temps gaspillés, ainsi que des objectifs d’optimisation manqués exercent une forte pression sur les équipes de recherche et développement, qui doivent aller plus vite et rester compétitives. L'optimisation bayésienne propose une approche moderne de l'expérimentation, en utilisant des informations disponibles (telles que des données historiques, des expériences initiales ou des résultats partiels) pour sélectionner de manière intelligente les meilleures expériences à mener.
L'utilisation de l'optimisation bayésienne permet de réduire le nombre d'essais, d'obtenir davantage d'informations à chaque exécution et d'accélérer l’accès à une compréhension solide. Pour les scientifiques et les ingénieurs, cela se traduit par des informations plus rapides, des décisions mieux informées et des progrès avec moins d'essais et d'erreurs.
Participez à ce webinaire pour découvrir comment l'optimisation bayésienne peut contribuer à accélérer l'expérimentation et à améliorer les résultats dans l'ensemble de votre organisation.
Ce que vous apprendrez :
- Comment l'optimisation bayésienne s'appuie sur les données existantes pour favoriser une sélection plus intelligente des expériences.
- Comment réduire le nombre d'essais expérimentaux tout en obtenant d'avantage d'informations par test.
- Comment atteindre plus rapidement l’optimum, même avec un temps et des ressources limités.
À propos du présentateur
Elodie Delclaux
Elodie Delclaux est Systems Engineer pour JMP Statistical Discovery. Elle est basée en France et fournit un support technique aux clients au sein de l’équipe commerciale Benelux. Avant de rejoindre JMP, Elodie a été consultante en statistiques pendant sept ans, elle a travaillé pour de grandes entreprises pharmaceutiques et agro-alimentaires en R&D et en production. Elle est titulaire d’un master en mathématiques appliquées mention statistiques de l’Université Paul Sabatier de Toulouse.