贝叶斯优化

利用最新的智能实验技术,推动更快、更高效的创新

用更少资源实现更快创新

从小规模实验开始,利用先前研究的数据,并在达成目标时迭代优化对最佳因子设置的搜索。

轻松学习,快速见效

通过简化、集成的建模和数据扩充方法,减少假设和错误。

降低启动成本

并非每个实验都需要从零开始。通过使用历史数据或利用先前的 DOE 更快地实现目标。

贝叶斯优化可加速工业研发并降低准入门槛,通过从观测到的响应值中学习,同时利用项目目标推荐下一步要测试的设置,从而节省时间和资源。
JMP
Christopher Gotwalt,高级分析研发总监

包罗万象,一应俱全。化繁为简,简单易用。

运用前沿的数据科学技术(包括预测建模和机器学习)解决更大、更具挑战性的分析问题,以拓展JMP软件的价值。

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JMP 中的贝叶斯优化平台

刻画器:不仅仅是模型可视化和优化

过直接使用刻画器和改进的拟合高斯流程模型的算法,贝叶斯优化消除了横亘在实验者和解决方案之间的许多繁琐统计机制,同时填补了组织机构里认知的空白。

以目标为导向的增强

只需少至两次起始实验运行,贝叶斯优化就能建议最佳的下一次运行,从而最大化每一分实验经费所获取的信息。无论您拥有历史数据还是从零开始,您都可以快速学习。

贝叶斯优化平台中的下一步最佳运行建议
贝叶斯优化

高风险数据优势

在流程与产品创新高度活跃、学习周期快速的行业中,贝叶斯优化成效显著,可大幅减少实验设计所需的时间和资源。

从响应和运行中快速学习

贝叶斯优化通过每次迭代从响应中学习,并比传统方法更精确地指导实验者何时可以停止实验。

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看看它的实际效果

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