Conception séquentielle d'expériences utilisant l'optimisation bayésienneJ'ai un client qui a demandé à en savoir plus sur ce sujet.Il a lu récemment un article qui parlait de cette approche du DOE : "Design of Biopharmaceutical Formulations Accelerated by Machine Learning" (ci-joint).
Est-ce un sujet que quelqu'un connaît ?Si oui - je voudrais discuter avec vous.
Il semble que @yuichi_katsumur possède un complément ( Complément d'optimisation bayésienne ) qu'il a construit pour soutenir cette méthodologie et je l'ai contacté, mais je suis curieux de savoir si d'autres l'ont rencontré.
Re : Conception séquentielle d'expériences utilisant l'optimisation bayésienneJuste pour ajouter, nous sommes conscients de cela dans la R&D.
Je travaille sur un projet avec @Wenjun_Bao_JMP qui s'articule avec la plateforme XGBoost pour une expérimentation séquentielle, notamment en vue de travailler avec la nouvelle fonctionnalité Autotune @russ_wolfinger a ajouté pour JMP 17.
Il s'agirait davantage d'une approche "séquentielle par lots" qui essaie à la fois l'exploitation et l'exploration, au lieu de l'exploitation d'une expérience à la fois.
Acclamations,
Ryan
Re : Conception séquentielle d'expériences utilisant l'optimisation bayésienneSalut @wendytseng ,
J'avais une certaine expérience de l'optimisation bayésienne dans mon rôle précédent et je connais quelqu'un qui fait de la recherche dans le domaine de BO. Son nom est le professeur Marius Lindauer. Nous avons en fait essayé d'obtenir un financement pour un projet visant à comparer les approches DoE connues avec l'approche BO dans le développement de processus. Semble être d'un intérêt croissant pour la recherche pour autant que je sache.
Meilleur,
Jonas
Re : Conception séquentielle d'expériences utilisant l'optimisation bayésienneSalut @wendytseng ,
Vous avez probablement déjà vu cet ancien poste sur ce même sujet dans les discussions SE. (Y compris pour référence future).
Il semble y avoir un intérêt croissant pour ce type d'approche. Cela pourrait être un bon sujet à explorer pour un stagiaire technique.
Acclamations,
Phil
Re : Conception séquentielle d'expériences utilisant l'optimisation bayésienneSalut @wendytseng ,
Merci de m'avoir contacté. J'ai créé le complément pour prendre en charge la méthodologie que vous avez mentionnée.
Certains clients au Japon sont intéressés par cette approche. Je pense que l'optimisation bayésienne convient aux expériences de simulation car l'optimisation bayésienne utilise un modèle de processus gaussien pour créer un modèle de substitution. Si votre client essaie d'utiliser l'optimisation bayésienne pour des expériences réelles, je recommande de commencer par une petite expérience pour voir si l'optimisation bayésienne fonctionne dans ses expériences.
