Un cliente me ha preguntado acerca de una optimización bayesiana. ¿Alguien ha pedido una petición similar de un cliente?
En general, la optimización bayesiana es una estrategia de diseño secuencial para la optimización global de funciones de caja negra que no asume ninguna forma funcional. Este método se ha utilizado para ajustar modelos de aprendizaje automático. La optimización bayesiana también se ha aplicado recientemente en la industria manufacturera (para experimentos de simulación y experimentos reales).
Mi cliente quiere seleccionar el mejor experimento candidato para la próxima ejecución en función de los datos del experimento anterior.
Aquí hay un ejemplo de una aplicación para el experimento químico.
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03213-y
Creo que JMP puede crear un modelo de proceso gaussiano para que un cliente pueda realizar algunos pasos en la optimización bayesiana en JMP.
Yuichi
