Bayes最適化
最新のインテリジェントな実験を活用して、より速く、効率的にイノベーションを推進
より少ないリソースでより速く革新
小規模な実験から始め、過去の研究のデータを活用し、目標達成に向けて最適な因子設定を見つけるために検索を繰り返し洗練していきます。
簡単に学習し、すぐに結果がわかる
モデリングとデータ拡張を統合したシンプルなアプローチで、統計的仮定を減らし、誤りを減らします。
スタートアップコストを削減
すべての実験をゼロから始める必要はありません。既存のデータを活用するか、過去のDOEを再利用することで、目標をより速く達成できます。
Christopher Gotwalt、Senior Director, Advanced Analytics R&D
より高度な解析を、シンプル。
予測モデリングや機械学習などの最新のデータサイエンス技術を使用して、より大規模で難易度の高い課題を解決しましょう。
プロファイル：モデルの可視化や最適化を超えた機能
Bayes最適化は、プロファイルとガウス過程モデルを適合させるための改良されたアルゴリズムと直接連携することで、実験者と解決策の間にある煩雑な統計的手法の多くを取り除き、同時に組織内の知識のギャップを埋めています。
目標指向の拡張
Bayes最適化は、わずか2回の初期実験でも、すべての実験コストから得られる情報を最大化するために最適な次の実験条件を提案できます。過去のデータをお持ちの方でも、ゼロから開始する場合でも、短期間で学習することができます。
重要領域でのデータ活用の優位性
学習サイクルが速い工程・プロダクトイノベーションの業界では、Bayes最適化は実験計画に必要な時間とリソースを大幅に削減し、効果的です。
応答と実験結果の両方からの迅速な学習
Bayes最適化は、反復ごとに応答から学習し、実験者がいつ実験を終了するかについて、従来のアプローチよりも正確なガイダンスを実験者に提供します。
より高度な解析を、シンプル。
予測モデリングや機械学習などの最新のデータサイエンス技術を使用して、より大規模で難易度の高い課題を解決しましょう。
JMP® Pro
より高度な解析を、シンプル。
JMPの価値を拡張し、予測モデリングや機械学習などの最新のデータサイエンス技術を使用して、より大規模で難易度の高い課題を解決しましょう。デスクトップソフトウェアならではの柔軟性を維持しながら、トップクラスの分析パフォーマンスを実現します。
より高度な解析を、シンプル。
予測モデリングや機械学習などの最新のデータサイエンス技術を使用して、より大規模で難易度の高い課題を解決しましょう。