私欲しいに感謝のJMP操舵委員会そしてのJMP主催者
のために招待するフィルそして自分自身に来るそして現在私たちのエキサイティング話す
の上CMC 、 SVEM 、エネルギー省、そして複雑:それさんの全てについて予測。
欲しいに始めるによる感謝する博士。 ティファニーラオ、彼女さんのされた関与したとの計画
そして多数の会話のためにの仕事それ私たちはですよ行くに現在今日。
行きますにするの概要、教えてあなた誰がルンドベックは、誰が私仕事のために、
そしてそれから提供するの背景
のためにのエネルギー省それ私たちはですよ行くに話すについて、
どれのはプロセス発達のためにある生物学的薬。
私たちの場合勉強そして何私私やってるで伝統的
のために何私やった始めましたにするのために発達
は始めるとの初めステップのやってるDSDのために半ば-遅いステージ発達、
それからフォローするそれとある2番ステップ
のやってる増強とある空間-充填デザイン。
それから私たちはは願ってに証明するにあなた今日それのために分析それSVEM
許可します私たちに持っているより良い予測のために全てのこれ仕事そして許可します私たちに持っている
より良いタイムラインのために私たちの仕事それ私たちはですよやってる。
ルンドベックは位置した…
私たちはですよ本社があるでコペンハーゲン、
私たちはですよ以上6 ,000従業員で以上50国、
そして私たちはは努力しているになれの番号1つで脳健康。
の一部のの会社それ私仕事とはのCMC生物製剤
そして私たちはですよ基本的に位置したでのコペンハーゲンエリア
そしてでのシアトルエリアどこ私私位置した。
させてさんの話すについての背景のためにのエネルギー省それ私たちはですよ行くに現在今日。
のプロセスそれ私たちは欲しいに開発するのために薬物質、のためにこれら生物製剤、
私たちは始めるとある細胞のバイアル、私たちは取るそれらの外のの冷凍庫、
私たちはそれから拡大するで振るフラスコ、行くより大きいの中へ文化バッグ、
多分あるシードバイオリアクター、それからにある生産バイオリアクター。
それ生産バイオリアクター行きます約二週。
私たちは持っている複雑な栄養素フィード、
私たちは持っているPHコントロール、温度コントロール、そこにはさんののベースそれ私たちはですよ追加する。
一度私たちは仕上げるそれ14 -日生産、私たちは必要に形外ある方法
に得るの細胞それは分泌している私たちの分子の中への上清。
どうやってする私たちは別の細胞からの製品?
それ収穫できるなれある遠心、それできるなれ深さ濾過。
それから私たちは合格それの上に私たちの下流同僚。
彼らは初めいつものするある捕獲ステップどこ彼らはですよ取得取り除く
のほとんどののホスト細胞タンパク質、のホスト細胞DNA 。
しかしそれから私たちは必要にする二磨かれたステップどこ私たちはですよそれから言ってる、
"わかった、何はの製品-関連している不純物?
多分そこにはさんのないの満杯分子そこには、それで私たちは持っているに得る取り除くのそれらの。」
それからついに、私たちは持っているに作るもちろん、を通してウルトラ濾過そしてダイオフィルトレーション
それ私たちはできる移行の中へのバッファ
それそれさんの行くになれいつそれは転送されたのためにの忍耐強いさんの使用
そしてそれさんのまたでの右集中。
あなたできる想像する、毎ステップ平行これ方法、
そこにはは多くの要因、
そこにはは多くのノブそれ私たちはできる振り向くにコントロールこれプロセス、
作るもちろんそれそれさんの屈強
そして私たちはですよ作るの同じ製品毎時間。
いつ私たちはですよ集中したの上治療するの忍耐強い、
私たちはまた欲しいに集中の上の仕事。
私たちはできる't置く全ての私たちの発達リソースのために毎分子。
私たちは欲しいに右-サイズの研究それ私たちはですよやってる
での右ステージのの製品。
そこにはさんの多くのものそれできた殺すある製品、
しかしもし私たちはできる開発するこれでの右時間そしての右空間
を使用してこれらツールからJMP 、
私たちはできるシフトこれ発達タイムラインにの左
そして私たちはできるまた減らすの額のリソース
そしての料金にの会社。
もし私たちはですよ初め取得ある分子、
それさんのいつあなたですよ行くに始める探しているであなたのカテゴリー的な要因。
私たちはかもしれないなれやってるの細胞ラインふるい分け。
私たちは欲しいに作るもちろんそれ私たちは持っているの右細胞ライン
それさんの行くに最後全ての方法を通して商品化。
のためにの下流グループ、彼らは5月なれ探しているで樹脂
のために両方上流のそして下流、
探しているでメディアそしてバッファコンポーネントそしての製剤のそれらの。
それさんのいつあなたですよ作るもちろんそれあなた持っているの右もの、
それさんの行くに保つあなた行くを通してあなたの発達小道。
しかしそれから一度あなたですよでの診療所、
今あなた欲しいに本当に始めるに得理解ののプロセスパラメーター。
私たちの戦略はに始めるとある発達ふるい分けデザイン
そして私たちは欲しいになれ大胆なで私たちのレベル設定でこれステージ
そして私するよ話すある少し少しもっとについてそれ後で、
のためにの遅いステージ発達。
それから私たちはできる建てるの上何私たちは学んだからの決定的ふるい分けデザイン
による増強するそれらのデザインと空間-充填または他のデザイン
それでそれ私たちは本当に理解するそれデザイン空間。
何さんの違うそれ私たちはですよ願ってに見せる今
よりも伝統的あるきますを通してこれ小道
はそれでの過去、私たちはやったされた投げ外
の要因それ私たちはやった言ったいる't重要。
しかしとモダンなデザインそしてモダンな方法のやってる分析、
私たちはできる保つ全てのの要因そして全てのの仕事それ私たちはやった終わりそれで遠い
そして得より良い理解のの全体プロセス、
特にと生物製剤それはとても複雑な。
前に私合格のバトンにフィル、私ただ欲しかったに話す1つもっとについて…
させてさんの見るもし私できる…
私私行くに最小化するこれ画面ただのためにある分それで私できる見せるあなたこれ。
これはの実験それ私したに証明するの力のエネルギー省のために私のボス。
の満杯データセットだったのOFATのためにPH 、そしての応答だったよりきつい。
私たちは欲しかったにするとても多くの違うレベル
である広い範囲なぜなら彼でした'tもちろんでの時間
それ私たちはだった行くになれできるに選ぶ何の最適化されたレベルだった。
しかし何私欲しかったに見せる彼だったそれ、
"わかった、私たちはしたこれ実験、私たちは持っている全てのこれデータ。
私たちはだったできるにモデルどこの最適化された状態だった、」
そしてそれさんの示されているで青、
そしてそれ回った外になれの正しい場合。
いつ私たちはテストされたのモデル、それだったの最適化された状態。
させてさんの演じる今それ私たちはですよ起動、私たちはドン't知るそれデータ。
もし私たちは持っていた選んだある保守的範囲設定のために私たちの実験、
私たちのノイズに信号するだろうなれとても高い
そしてそれで私たちはするだろう持っている逃した見つけるの最適化されたスポット。
しかしもし私たちは持っていた選んだあるもっと広い範囲で私たちの設定
そしてまだとのみ三つポイント、
のモデルまだするだろう持っている選ばれたの最適化されたスポット。
何私私行くにチャレンジの主題案件専門家
いつあなたですよ設計するあなたのDSDは本当になれ大胆なであなたの範囲設定。
あなた意思まだ探すの最適化されたスポット
そしてあなた持っているに持っているいくつかの知識のあなたのプロセスそれでそれあなたできる完了
のデザインの実験
そして持っている全てのの走るで少しでも持っている十分信号
それあなたできる測定そしてそれからその後モデル。
一度あなた学ぶからあなたの決定的ふるい分けデザイン
もっとについてあなたのデザイン空間、あなたできる来る戻る
そしてそれからあなたできるなれ内部にそれ空間。
それさんのいつあなた増強とある空間-充填デザイン。
今私私行くに合格のバトンにフィル
そして彼さんの行くに取るあなたを通しての分析。
わかった、感謝あなた。 感謝あなた、パティ。
私たちはですよ行くに話すについてあるとてもニース
そして幾分複雑実験それパティそして彼女チーム走る。
彼らはするある多くの素晴らしい仕事そして彼らはですよ大きい擁護者のエネルギー省そしてJMP
そして私私とてもハッピー彼らはさせて自分得るに遊ぶと彼ら時々 。
それさんの魅力的な仕事。
しかし前に私得るの中への実際の分析、
私欲しかったに話すについてある少し関連する概念
それメンバーのの観客5月
または5月ないなれおなじみと、そしてそれ含まれています複雑。
それさんのある本当に熱いトピック外そこには。
話すについて何は実は予測。
それはある混乱したコンセプトに多くの人々 。
それからからそこには、私するよ打ち上げの中へ話しているについて
どうやって私たちは分析する予測そしてどうやって私たちはしたとパティさんの実験。
複雑、ある仲間名前付きダニエルフィネリ
からロンドン学校の経済、書かれた多くのについてこれ
そして彼電話それ「その象での部屋」それ統計そして多くの、
何彼電話「メタサイエンス、」は無視するそして彼らはですよ無視するそれで彼らの危険。
私勝利した't得るの中へある多くの詳細。
あなたできる見て彼上の上のインターネット、彼もっているある多くのビデオそして論文。
しかし複雑はある巨大な問題。
それは見つめる科学そして統計
そしてデータ科学そして機械学ぶでの顔そしてそれニーズになれ取引されたと。
で現在、私たちはですよない本当に取引するとそれ直接で統計。
によるの方法、そこにはは今全体適用済み数学プログラム
ベースのの上勉強する複雑なシステム。
私の底ラインは、複雑は本物。
複雑必要新しい考え。
私たちは本当に持っているに考え直すエネルギー省そして分析。
あなたですよ行くに見るそれのために複雑なシステム、
そして私たちはまた持っているに理解する何かそれ以外、システム理論101は
複雑なシステムは定義済みによる彼らの相互の作用行動。
でポイントの事実、主要効果は実は平誤解を招く。
あなた持っているにどうにかなれ実験中
であるマナーそれあなたできる捕獲これ相互の作用行動、
そしてあなたですよ行くに見る現在戦略秋短いのそれゴール。
パティさんのすでに言及されたのCMC小道。
どこにもないはこれ問題の複雑もっと明らかよりもでバイオプロセス。
あなた持っている複雑な組み合わせの生物学そして化学、
そして相互作用はどこにでも。
いつ私話すに科学者でバイオテクノロジー、
彼らは知る右上フロント私たちはですよ取引すると本当に複雑な相互の作用システム。
しかし初め、私必要にポイント外予測。
もしあなたですよ働くでCMC発達仕事、それさんの全てについて予測。
のICHガイドラインそれは使用済みによる科学者でのCMC発達仕事
ドン't具体的には言う予測、
しかしもしあなた読む何彼らは言う、それさんの全てについて予測。
基本的に、あなたですよ建物プロセスに製造生物製剤、
そしてとの新しい細胞そして遺伝子治療法、
これらプロセスはなる絶望的に複雑。
私個人的に頼る重くの上の科学者に説明するそれに自分、
そして彼らはですよの人々誰が本当に作る全ての決断。
私私のヘルパー、そして私私とてもハッピーになれそこにはとして一部のそれ。
しかしそれさんの全てについて予測。
それはないどうやって多くの科学者そして平統計学者、
持っている見たCMC仕事。
によるの方法、これ当てはまるに全て地域の科学。
私私集中したとパティの上のCMC発達小道、
しかし予測は重要。
何は予測?
それさんの混乱した。 それさんのない明らかに定義済みで分野。
ここさんの何それ本当にはそしてどうやって私定義するそれ。
それさんのある測定のどうやって良い
モデルそれあなた開発する補間する以上あるデザイン地域。
で他の言葉、私たちはですよ行くにフィットあるモデルに何私たちは電話あるトレーニングセット、
そしてそれから私たちは必要いくつかの方法の知っているどうやってそれモデルするだろう適用する
以上の全体デザイン地域。
でCMC仕事、特に遅いステージ、それはとても重要。
あなたなれできるにするそれ、として多くののあなた知る。
あなた本当に持っているあるトレーニングセットにフィットのモデル。
それトレーニングセットでいいえ方法できる評価する予測。
私知るそこにはさんのある一般信念
あなたできる評価する予測の上トレーニングセット。
あなた単にできるない。
あなたしなければならない持っているあるテストセット。
また私するよ話すある少し少しについての事実で取引すると科学者、
そしてある多くのそれで化学そして生物製剤。
また、私するある多くのそれでバイオテクノロジー、
しかしまたで他のエリアのようにバッテリーテクノロジー、材料科学。
それはなるとても明らか。
の動力学は複雑。
彼らはですよ常に変化以上デザイン地域。
の運動的な行動それあなた見るその周りの境界線
は頻繁とても違うから何さんのハプニングの上のインテリア。
なぜするこれ案件?
良い、のクラシックアプローチに応答表面、
平含む最適なデザイン、依存するその上何私電話境界デザイン。
ほとんど全てのあなたの観察はその周りの境界線ののデザイン地域。
でポイントの事実、かどうか人々欲しいに聞くそれまたはない、
の中央複合デザイン、
一般的に使用済みで応答表面、
はについての最悪デザインあなたできた考えるののために予測。
のインテリアのの空間は空の。
もしあなたフィットこれらモデルの上の境界、
そしてそれからあなた予測する何さんのハプニングの上のインテリア、
それさんのない予測、それさんの投機。
あなたドン't知る。 あなた持っているいいえデータ。
私私行くに見せるあなたでの場合勉強、
あなたですよおそらく行くに到着いくつかの間違っている結論。
の境界地域、確かに、頻繁振る舞うとても違う、
そして私たちは持っているある必要に再考する私たちのアプローチにデザイン。
別の問題
で応答表面そして統計
はこれ遍在する使用の満杯二次関数モデル。
彼らははない十分なにモデル複雑な応答表面。
で事実、彼らはですよ遠いからそれ。
残念ながら、私得るある多くのプッシュバック
から統計学者誰が請求それは良い十分。
私の答えは、 "良い、もしあなた実は使用デザイン
それ持っていた十分なインテリアポイント、
あなたした素早く発見する彼らはドン'tフィット良いで全て。
また、試していますに測定予測
の上のインテリアのあるデザイン地域を使用して境界デザインは無駄な。
によるの方法、私の良い友人、の遅いジョンコーネルそしてダグモンゴメリー、
出版されたある紙の上これで1998年、そして私するよなれ礼儀正しい、彼らはだった無視されました。
それだった実は幾分もっと厄介なよりも無視されましたによるの統計コミュニティ。
彼らは示したでの紙それ満杯二次関数モデル
はただない十分なにカバーあるデザイン地域。
パティ言及されたSVEM 、自己-検証中アンサンブルモデリング。
それさんののアルゴリズム。
私私1つのの共-開発者と博士。 クリスゴットヴァルトのJMP 、
ある人私所有でとても高い尊重する。
私勝利した't得るの中へのアルゴリズムによるの方法、
そこにはは参考文献での終わりどこあなたできる行くそして学ぶもっとについてそれ。
それもっているされた話しましたについてで発見カンファレンス実は、
行く全ての方法戻るにフランクフルトで2017年。
しかしSVEMはのアルゴリズムそれ許可しますあなたに適用する機械学ぶメソッド。
機械学ぶメソッドは全てについて予測的なモデリング。
信じる自分、人々でそれ分野知るある多くもっとよりもあなた5月考える
について予測そして適用する彼らにデータから小さいセットのようにエネルギー省さんの。
私勝利した't得るの中へSVEM 。
それさんのある全体新しい方法の考えについて建物予測的なモデル、
そして私考えるそれさんのでその幼児期、
しかしそれさんのすでに証明するとても強力なそして役に立つでバイオテクノロジー。
させてさんの得るにの実験。
これは実はあるハイブリッド実験それパティそして彼女チーム作成した。
そこにははセブン要因そしてそこにはは13反応。
しかし期限に時間制約、私私のみ行くに集中の上四、
そして平それさんの行くになれ難しいに得るそれ全てで。
のデータそしての実験は非常に独自の。
私する感謝ルンドベックそしてパティのために実は許可する私たちに使用
の匿名化されたバージョンのこれデザイン。
私持っているある多くの場合研究、いくつかのの彼ら似ているにこれ、
そしての人々誰が自分ののデータ
そうしないだろう't平させて自分話し合うそれもし私匿名化されたそれ。
それだったとてもニースの彼ら。
私考える私たちは持っているある本当に重要話に教えてここ。
これはあるハイブリッドデザイン。
それさんの含まれるのある19 -走る決定的ふるい分けデザイン
その周りの境界線。
それからそれもっている16空間-充填デザインの上のインテリア。
そこにはは中心ポイントで両方部品ののデザイン。
どうやってするだろう私たちは分析するこれ?
良い、何私欲しいにするは話し合うの戦略の分析それは使用済み、
のアルゴリズムそれは使用済み、そして作る比較にSVEM 。
私するよ教えてあなたで前進、 SVEMは行くにするとても良い。
それから私たちはするよ話すについていくつかののの問題とのモデル彼ら自身
そしてどうやって私たちは使用彼ら。
私私行くにする何ほとんど人々現在する。
私私行くに取るの境界ポイント、のDSD 、
フィットモデル、そしてそれから適用する彼らにの空間-充填デザインとしてあるテストセット
そして見るどうやって良い私のモデル補間します。
ステップ二、私するよ逆行するのプロセス。
私するよフィットモデルにの空間-充填ポイント、
そしてそれから私するよ使用のDSDとしてあるテストセットそして見るどうやって良い私のモデル
実は外挿するある少し少しにの境界線。
三つはある一般戦略使用済みで機械学ぶ。
私私行くに使用ある遠慮テストセット。
私私行くに取るの35走るそして壊す彼ら上。
私したこれである方法に作る彼ら両方同等として多くのとして私できた
の中へあるトレーニングセット含む両方SFDそしてDSDポイント、
そしてそれからまたある全体戻るテストセットそれもっているある表現の両方。
それからついに、ステップ四、何多くの人々するだろう自動的にする。
私するよただフィットモデルにの全体データセット。
で一般的な、私ドン't推薦するこれなぜならそこにはさんのいいえ方法にテストのモデル。
私意思言う上フロント、
なぜなら私たちはする持っているある多くの空間-充填ポイントの上のインテリア、
私私もっと快適とこれアプローチよりも私午前で練習する。
しかしこれら、私探す、はの四基本的な戦略それするだろうなれ使用済み。
どうやってする私分析するそれ?
良い、もしあなた持っているあるDSD 、
人々のようにに使用フィット決定的ふるい分け、
私するよ見てでそれ、それのみ当てはまるにDSD 。
正直に、それさんのない本当にある予測-モデリング戦略、
またはする彼らは請求それは。
しかし私探す人々思われるに使用それそれ方法。
私するよ使用フォワード選択。
もしあなた知る何のAICc統計は、私たちはするよするそれでGenReg 、でJMP 17 。
それから私たちはするよ見てで何か彼らは持っているでGenRegそれさんのとてもニース。
それはのSVEMアルゴリズム。
私私行くに使用それとフォワード選択。
それから私私行くに見てで何か人々 5月ない知る。
それさんのある隠れた宝石でJMP 。
何か呼ばれた移動平均での段階的にプラットホーム。
ジョンサウル置くそれそこには多くの年前。
私考える彼だったいるとても洞察力に富んだ。
それから私たちはですよ行くに話すについてSVEMそしてニューラルネットワーク。
基本的に、いいえソフトウェアするこれ。
私持っている働いたとの予測、
いくつかののあなた知るウェインレビンそして予測に開発するの追加-でにするこれ。
それさんの現在ののみソフトウェア利用可能それするこれ。
のSVEM追加-でだった使用済みにするのニューラルネットワーク。
私勝利した't得るの中への追加-で特に、
私するよただ素早く見せる人々どここれらものは。
それからついに私言ったの第4戦略だった使用済みに所有データセット
なぜなら私得る尋ねたについてこれ全ての時間。
私ただ投げたでいくつかのK -クロス折り畳み検証に使用
とのSVEMメソッドそしていくつかののの他のメソッド。
それらのはのメソッド私たちはするよ使用
そしてのためにメソッドのようにフィット決定的、
フォワード選択そして移動平均メソッド、
私たちはするよ仮定するある満杯二次関数モデルとしてそれはの伝統。
の他のメソッド、また、私たちはですよ行くに使用あるニューラル通信網
どれのはもっとフレキシブル。
そこにはは四反応、そしてこれは本当に重要。
私しませんでした't無作為に選択する彼ら。
そこにはは四の彼らそして彼らは変化するで複雑。
また、私するよ認めるこれは主観的な。
そこにははいいえ国際的に承認された測定の複雑
そしてこれはベースのその上の能力にモデルの反応。
また、そこにはは13反応。
通常、でCMC小道仕事、そこにはは10 -20 、多分もっと、
ほとんどの彼ら致命的品質属性。
彼らはは重要
そして彼らは変化する内での実験からいくつかのはかなり低いで複雑、
いくつかのはとても高い、とても難しいにモデル。
率直に言って、でそれらのケース、
ニューラルネットワークは基本的にあなたののみオプション。
それで支払う注意にこれなぜならこれ複雑
ターン外になれとても重要でどうやってあなたするだろう行くについてモデリング。
それからの質問はもし私私行くに評価する予測、
良い、どうやってする私するそれ?
覚えて、私好む予測なれの上の独立したテストセット
と新しい設定のの要因。
それさんのどうやって私たちは裁判官補間。
良い、何か呼ばれたの根平均四角エラー
またはラセスコアはとても一般。
これはの標準偏差の予測エラー。
また、それさんの一般的に使用済みに裁判官どうやって良いあなた予測する。
より小さいはより良い、明らかに、
しかしそこにははある問題とそれそれ私たちはやった特に覆われていない、
特にでシミュレーション。
モデルと低いラセスコア頻繁持っている実質的な予測バイアスで彼ら。
で予測、そこには本当にはまだあるバイアス-分散貿易-オフ。
それでどうやってする私たちは評価するバイアス?
良い、そこにはさんのいいえ同意したその上アプローチにそれどちらか。
しかしの最も簡単な方法そしてのほとんどビジュアル方法
は実際のによる予測されたプロットの上あるテストセット。
理想的には、もしあなただったにフィットあるスロープ
にの実際のバイ-予測されたプロット、私するよ見せるの例。
の理想的予測方程式それあるスロープするだろうなれ1つとのインターセプトのゼロ。
のもっと遠くへのスロープはから1つ、のより大きなのバイアス。
のために目的のデモンストレーション、私私行くにセット
ある仕様の0 .85 -1 .15とある目標の1のためにのスロープ。
もしあなたできる滞在する内でそれ範囲、
それから私した言うあなたおそらく持っている許容できる金額のバイアス。
で現実それ起こるになれもっとのある主題案件問題。
それからついに私言った、 "良い、あなたできるフィットあるスロープにの実際のバイ-予測されたプロット。
そこにはさんのの追加問題。」
の予測子はの予測された価値観。
彼らは持っているある多くのエラーで彼ら。
それでこれは実はのエラーそして変数問題、
どれのはない一般的に認識された。
しかしJMP 17もっているある本当にニース解決。
それさんの呼ばれたの通過-バブロックモデリングアルゴリズム
そしてそれさんのされた良い-設立、特にの中にバイオ医薬品。
これ合うあるスロープ、取るの中へアカウントエラーでバツ、の予測子。
それでどうやってするそれ仕事?
良い、それ合うあるスロープ。
もしあなた見ての上の左、
あなたするよ見るのスロープはについて0 .5 。 私たちは持っている強いバイアス。
そこにはさんのある多くの予測バイアス。
何私本当にのようにでの応用でJMP 、彼らは与えるあなたの参照ライン。
の破線青ラインはの理想的ラインスロープの1つ、インターセプトのゼロ。
の上の左、私たちの予測的なモデルは見せているある多くのバイアス。
それさんの系統的にない予測するの応答。
にの右、はある場合どこそこにはさんの実はある小さい額のバイアス
で一般的な、それするだろうなれ許容できる。
によるの方法、これらだった選んだとして1つさんのモデル
それ持っていた比較的低い全体ラセスコア。
これらは呼ばれたの通過-バブロック坂道
そして彼らはは積分にどうやって私評価する予測、
の全体ラセそしての坂道。
何私私行くにするでこれポイント、
私私行くに実は行く以上にJMP 、もしあなたドン't心。
私するよ作るある素早い変化での画面ここ
そして私するよ作るこれとして大きいとして私できるのためにみんな。
全体でこれエクササイズ、
私フィット近いに140モデルそして私した彼ら全て個別にそして評価された彼ら。
はい、それ取ったとてもあるその間
そして私私行くに見せるあるグラフィックに試すに要約するの結果
のためにの違うメソッド。
私私行くに開けるあるグラフビルダー脚本。
私するよ作るこれとして大きいとして私おそらくできるのためにみんな。
私私を使用していくつかの地元データフィルター、に定義するの画面。
知らせ私たちは持っている四トレーニングシナリオ。
私するよ始めるとどこのDSDはのトレーニングセット。
私たちはフィットモデルにの境界
そしてそれから私たちは評価する彼らそしてどうやって彼らは予測された
の空間-充填デザインポイント。
Y2はの簡単応答。
私期待される全てアプローチにする良い、彼らはした。
知らせ私セットこれらスペック限界そしてそれさんの0 .85 -1 .15
全て落ちた内でそれ許容できる地域。
二ののメソッドそれした良い、
私特に好きだったの移動中平均、
それでそれしたかわいい良い。
なしの彼ら持っていたあるスロープのその通り1つ。
のDSDポイントドン'tその通り予測する何さんの行くの上
での空間-充填デザインポイント、しかし彼らは全てした比較的良い。
今私たちはするよ行くに適度複雑。
今あなた始めるに見るいくつかの分離。
それさんの取得もっと強くにモデルの表面。
また、私私を使用してこれ間隔の0 .85 -1 .1 。
私私探しているの上のy -軸でのラセスコア標準偏差の予測。
の上のバツ-軸、私私探しているでスロープ。
のためにY1 、を使用してのDSDに予測する
の空間-充填デザインポイントとしてのテストセット。
ののみモデルそれ本当に実行されました良いだったのニューラルネットワークとSVEM 。
によるの方法、のコードはNNはニューラル通信網、
Hは番号の隠れたノード。
私たちは持っているモデルと変化するレベルの隠れたノード
そして私単に評価されたラセスコアそしてスロープ。
私たちは行くにもっと複雑。
今Y3もっている高い複雑。
それは難しいにモデル。
の最低ラセスコアだったのメソッドあなた見るの上のより低い右、
しかしあなたできる見るそこにはさんの実質的な予測バイアス。
私感じた全体の最高組み合わせの低い-バイアス
そしてラセスコアだったニューラルネットワーク、特に1つと27隠れたノード。
それからついに番号四は高い複雑。
私たちはフィットのモデルにのDSDそして適用済みそれにの空間-充填ポイント。
私しませんでした't考えるどれでもののモデルした素晴らしい。
全ての彼ら示したいくつかの予測バイアス。
多分の最高パフォーマンスだったあるニューラル通信網と12隠れたノード。
それ持っていたの最低ラセスコア、しかしまだ、そこにはだったいくつかの問題とバイアス。
それでそれさんの1つ戦略。
良い、何もし私だったにするの反対?
私フィットのモデルにの空間-充填ポイント
そしてそれから適用する彼らにの境界DSDポイント。
また、させてさんの始めるとの最も簡単な場合。
Y2本当にする。 それさんのあるかわいい単純応答。
実は、のSVEM方法でGenRegを使用してSVEMそしてフォワードしたとても良い。
の次最高私考えだったあるニューラル通信網と10 。
覚えて、そこにはさんのある少し少しの外挿行くの上ここ。
ついに、 Y1と適度複雑。
また、のみのニューラルネットワークした良い。
として私たちは行く上で複雑、ますますただのニューラルネットワークは働く。
あなたするよ探す似ている結果のためにの他のアプローチ。
私勝利した't見せる全ての彼ら、彼らはですよ覆われたでのノート。
しかしの一般的な結論によるの方法、は
それいつあなた使用の境界ポイントとしてあるテストセット
またはあなた使用の空間-充填デザインとしてあるテストセットそして試すに予測するの他の、
彼らはですよただないやってるとして良いとして彼らはすべき。
で他の言葉、として私言った以前、の境界ポイント、
のDSDポイントそしての空間-充填デザインポイント、
そこにはは違いで彼らの運動的な行動それ私たちはですよないピッキング上。
ののみ方法私たちはですよ行くに選ぶそれ上
はに実はフィットモデル以上の全体デザイン空間。
私たちはしたするそれによるの方法。
私すべきただ素早く見せるあなた。
私使用済みの全体データそして私たちはフィットモデルそして私たちは実はしたかわいい良い。
私しませんでした't見せるの通過-バブロック坂道。
私意思ただ素早くするある少しもっと仕事とJMPのためにそれらの誰がは興味がある。
の通過-バブロック坂道できるなれ終わりでフィットYによるバツ。
私意思認める私たちは書きましたある脚本
そして追加したそれにの予測的な追加-でにするこれでフィットYによるバツ、
しかしあなたできる簡単にするそれあなた自身。
ここ、そして私するよ選ぶ1つののケース、はのDSDデータそして私するよ選ぶY1 。
どうやってした私たちはするフィッティングモデル?
もしあなた見てでのメニュー、そこにはさんのの通過-バブロック。
私強く提案するあなた見てでそれ。
あ多くの回帰問題はエラーで変数。
どうやってしたの方法するそれ全体?
私欲しいに説明する何かそれ以外。
のオレンジポイントはのDSD 、の境界線。
の青ポイントはの空間-充填デザインポイント。
ここ私フィットモデルにのDSD
そしての通過-バブロック坂道はいるフィットにの空間-充填デザインポイント。
全体、の最高パフォーマンスだった回ったでによるのDSD 。
そこにはさんの1つの彼らここ。
それさんのセイウッド6 。
別の1つそれ持っていた… 私忘れた何それだった。
させて自分広げるこれ外のためにあなた。
19 。
知らせのスロープは近いに1つ、
しかしあなたできる明らかに見るそこにははいくつかのバイアス。
で他の言葉、あなたできる見るのオフセット間のフィットしたスロープ
そしての理想的スロープ、の破線青ライン。
これはかわいい典型的な全体。
私するよただとても素早く見せるあなた。
もしあなた持っているJMPプロそしてあなた欲しいにするSVEMを使用して線形モデル、
ただ行くにフィットモデル、想起。
これはある満杯二次関数モデル。
あなたできたするその他。
行くにGenRegそしてそれから下推定メソッド。
そこにはさんのSVEMフォワード。
そこにはさんのSVEMなげなわ。
これら仕事とても良い。
からある多くの仕事でこれらメソッド、
私まだ探すSVEMフォワード与えるあなたの最高結果。
のなげなわ傾向があるに与えるあなたある多くの偏った結果
の上テストセットで特定の。
もしあなたですよ興味があるでモデル平均化する、もしあなた持っているJMP標準、
ただ行くに打つ想起また、ただ行くにの段階的にプラットホーム。
やった'tするそれ。 段階的に。
私勝利した't走るそれ。
それ意思取るあまりにも長さなぜならモデル平均化する用途最高サブセット回帰。
それさんの時間-消費する、しかしそれさんのそこには。
また、ニューラルネットワークとSVEM 、
あなた持っているに持っているの予測追加-でにするそれ。
そこにはさんのあるリンクにそれもしあなたですよ興味がある。
でこれポイント、
私私行くにないするあまりにも多くのもっと分析。
また、あなたできる行くを通してそして見てでの様々な坂道
のためにの様々な反応
そしてあなたできる見る多くののこれらメソッド結果としてで非常に偏った坂道。
で他の言葉、のDSDポイントそしての空間-充填デザインはあまりにも違う。
私たちはやった本当に得たに理解する私たちは必要にフィットモデル
以上の全体デザイン地域。
でこれポイント、私私行くにただ仕上げる上。
によるの方法、そこにはは十分材料ここ、
そして私する持っている基本的に多くの話すそれは組み合わせたの中へここ。
私謝る、しかし私考えるそこにはさんのの重要メッセージここ。
によるの方法、私私ただ見せているスライドとの通過-バブロック坂道。
それからついに、私欲しいにただ与えるあなたいくつかの最後の考え。
私考える私たちは本当に必要いくつかの新しい考えで統計。
私たちはドン't持っているに投げる外すべて私たちはやったされたやってる。
私私ない言ってるそれ。
のほとんど重要は私たちははでの時代のデジタル科学。
デジタル化学、デジタル生物学、デジタルバイオテクノロジーはここ。
彼らはですよない明日。 私たちはやった得た遠いもっとオートメーション。
たくさんの素晴らしい、
特にでバイオテクノロジー、パイロットそしてベンチ規模
デバイスそれ規模うまく、どこ私たちはできるするたくさんの実験。
の問題は複雑。
私たちは必要に考える違う。
機械学ぶメソッド経由SVEM
はとても重要のためにフィッティングこれら複雑なシステム。
私たちは必要に得る離れてからの応答表面アプローチ
それ本当に避難所'tかわった。
多分私たちはやった得たコンピュータそしていくつかの新しいデザイン。
私考えるDSDは本当にとても頭がいい。
私たちは持っている最適なデザイン、しかし彼らは苦しむからの事実彼らはですよ境界デザイン
そして人々保つ主張するの上満杯二次関数モデル。
それさんのある間違い、として私やった試してみたに見せる簡単にでの話す、
そしてあなた意思なれできるにダウンロードの話す、
あなたできる見るどうやって不完全にこれらメソッド一般的にしたとの複雑な反応。
として遠いとして私私心配している、私たちは必要新しい種類の最適なデザイン。
である最小、これら必要に収容するある多くの要因。
パティ、によるの方法、それなし取得の中へ詳細、もっている走るあるDSD …
ないあるDSD 。 あなたした空間-充填デザインと18走る。
与えられた彼らは持っているアンバーテクノロジー利用可能、
もしあなた知る何それは、彼らはできるするそれ。
なぜする私たちは必要それ?
なぜならこれらシステムは相互の作用。
私たちは必要に停止考え彼らはですよあるマイナー一部のの方程式。
主要効果するない説明するの行動のある複雑なシステム。
そのインタラクティブ性は何ドライブの行動。
私たちは必要にカバーのインテリアののデザイン地域。
はい、私たちはするだろうのようににカバーの境界線あまりにも。
私たちはドン't欲しいになれ指定するあるモデル。
最適なデザイン必要とするあなた特定何はいつものある満杯二次関数モデル。
私たちは必要に得る離れてからそれ。
空間-充填デザイン、によるの方法、
は最適なデザインそれするない必要とするあるモデルなれ指定された。
しかし彼らはですよないの合計答え。
私たちは必要にカバーのデザイン空間。
私たちは必要に与えるのユーザーある多くの入力
それするだろうなれ科学者の上どうやって彼らは配布するのポイント。
の仕事のルールーそしてアンダーソン-料理するポイントの方法。
私勝利した't持っている時間に得るの中へそれ。
それさんの別のトピック。
私たちは必要になれできるに簡単に組み合わせる私たちのデザインと他のデータ。
それ含まれていますエンジニアリング走る、 GMP走る、
平モデルから部分的差動方程式そしてシミュレーション。
特にもしあなた欲しいに得るの中へデジタル双子、
あなたやった得たになれできるにするそれを使用して何私電話メタモデル。
それからついに、パティ言及されたこれ、それで私欲しかったに持ってくるそれ上。
の標準練習するでデザインの実験、仮定して
それどうにかあなたやった得たに画面外要因
は実はある本当に高い-危険、いいえ-褒美戦略で複雑なシステム。
あなた意思後悔それ。
あなた意思いつか、である後でステージ、来る戻るそして持っているにやり直し実験的な仕事。
私やった見たこれ時間そしてまた。
で複雑なシステム、
これアイデアそれそこにははアクティブそして非活性要因は単に間違っている。
彼らは全て案件でいくつかのレベルどこかででのデザイン空間。
率直に言って、と私たちのモダンなツール、あなたドン't必要にするそれともかく。
また、何かそれ以外人々する反射的に減らす線形モデル。
私たちはやった示されているで私たちの研究でSVEM 。
また、あるニース紙によるスマッカー、エドワーズ、
そして私たちは示した減らすモデル劣化する予測。
なぜ?なぜならあなたですよ作るあなたのモデルより硬いそしてより硬い、
それさんのない行くに補間する良い。
私意思停止でこれポイントそしてそこにははいくつかの参考文献での終わり。
