我想到感谢这联合管理计划操舵委员会和这联合管理计划组织者
为了邀请菲尔和我到来和展示我们的令人兴奋的讲话
在羧甲基纤维素钠, SVEM ,美国能源部,和复杂：它的全部关于预言。
想到开始经过感谢博士。 蒂芙尼饶,她的到过涉及和这规划
和很多的对话为了这工作那我们'关于去到展示今天。
去到做一个概述,告诉你WHO灵北是, WHO我工作为了,
和然后提供这背景
为了这美国能源部那我们'关于去到讲话关于,
哪个是过程发展为了A生物的药品。
我们的案件学习和什么我我正在做在传统的
为了什么我已经开始了到做为了发展
是开始和这第一的步的正在做DSD为了中-晚的阶段发展,
然后跟随那和A第二步
的正在做增加和A空间-填充设计。
然后我们是希望到证明到你今天那为了分析那SVEM
允许我们到有更好的预言为了全部的这工作和允许我们到有
更好的时间线为了我们的工作那我们'关于正在做。
灵北是位于……
我们'关于总部在哥本哈根,
我们'关于超过6 ,000雇员在超过50国家,
和我们是努力到是这数字一在脑健康。
这部分的这公司那我工作和是这羧甲基纤维素钠生物制剂
和我们'关于基本上位于在这哥本哈根区域
和在这西雅图区域在哪里我我位于。
让的讲话关于这背景为了这美国能源部那我们'关于去到展示今天。
这过程那我们想到发展为了药品物质,为了这些生物制剂,
我们开始和A细胞的小瓶,我们拿那些出去的这冰箱,
我们然后扩张在摇烧瓶,去大进入文化包,
或许A种子生物反应器,然后到A生产生物反应器。
那生产生物反应器去大约二周。
我们有复杂的养分饲料,
我们有PH值控制,温度控制,那里的这根据那我们'关于添加。
一次我们结束那14 -天生产,我们需要到数字出去A方式
到得到这细胞那是分泌我们的分子进入这上清液。
如何做我们分离这细胞从这产品？
那收成能是A离心机,它能是深度过滤。
然后我们经过它在到我们的下游同事。
他们第一的通常做A捕获步在哪里他们'关于得到摆脱
的最多的这主持人细胞蛋白质,这主持人细胞脱氧核糖核酸。
但然后我们需要到做二抛光的脚步在哪里我们'关于然后说,
“好的,什么是这产品-有关的杂质？
或许那里的不是这满的分子那里,所以我们有到得到摆脱的那些”。
然后最后,我们有到制作当然,通过极端主义者过滤和渗滤
那我们能转移进入这缓冲
那它的去到是什么时候它是转入为了这病人的使用
和它的还在这正确的专注。
你能想象,每一个步沿着这方式,
那里是许多因素,
那里是许多旋钮那我们能转动到控制这过程,
制作当然那它的强壮的
和我们'关于制作这相同的产品每一个时间。
什么时候我们'关于专注的在治疗这病人,
我们还想到重点在这商业。
我们能't放全部的我们的发展资源为了每一个分子。
我们想到正确的-尺寸这研究那我们'关于正在做
在这正确的阶段的这产品。
那里的许多事物那可以杀A产品,
但如果我们能发展这在这正确的时间和这正确的空间
使用这些工具从联合管理计划,
我们能转移这发展时间线到这左边
和我们能还减少这数量的资源
和这成本到这公司。
如果我们'关于第一的得到A分子,
那的什么时候你'关于去到开始看着在你的绝对的因素。
我们可能是正在做这细胞线筛选。
我们想到制作当然那我们有这正确的细胞线
那的去到最后的全部这方式通过商业化。
为了这下游团体,他们可能是看着在树脂
为了两个都上游和下游,
看着在媒体和缓冲成分和这配方的那些。
那的什么时候你'关于制作当然那你有这正确的事物,
那的去到保持你去通过你的发展路径。
但然后一次你'关于在这诊所,
现在你想到真的开始到获得理解的这过程参数。
我们的战略是到开始和A发展筛选设计
和我们想到是大胆的在我们的等级设置在这阶段
和我'二讲话A小的少量更多的关于那之后,
为了这晚的阶段发展。
然后我们能建造在什么我们学到了从这权威的筛选设计
经过增强那些设计和空间-填充或者其他设计
所以那我们真的理解那设计空间。
什么的不同的那我们'关于希望到展示现在
比传统的散步通过这途径
是那在这过去的,我们已经到过投掷出去
这因素那我们已经说是't重要的。
但和现代的设计和现代的方法的正在做分析,
我们能保持全部的这因素和全部的这工作那我们已经完毕所以远的
和获得更好的理解的这所有的过程,
尤其和生物制剂那是相当复杂的。
前我经过这指挥棒到菲尔,我只是通缉到讲话一更多的关于……
让的看如果我能……
我我去到最小化这屏幕只是为了A分钟所以我能展示你这。
这是一个实验那我做过到证明这力量的美国能源部为了我的老板。
这满的数据放曾是一个奥法特为了PH值,和这回复曾是更紧。
我们通缉到做非常许多不同的级别
在A宽的范围因为他是't当然在这时间
那我们是去到是有能力的到挑选什么这优化等级曾是。
但什么我通缉到展示他曾是那,
“好的,我们做过这实验,我们有全部的这数据。
我们是有能力的到模型在哪里这优化状况曾是,”
和那的显示在蓝色的,
和那转身出去到是这正确的案件。
什么时候我们经测试这模型,那曾是这优化状况。
让的假装现在那我们'关于开始,我们大学教师't知道那数据。
如果我们有挑选的A保守的范围环境为了我们的实验,
我们的噪音到信号会是相当高的
和所以我们会有错过了发现这优化点。
但如果我们有挑选的A更宽的范围在我们的设置
和仍然和仅有的三点,
这模型仍然会有选择的这优化点。
什么我我去到挑战这主题事情专家
什么时候你'关于设计你的DSD是真的是大胆的在你的范围环境。
你将要仍然寻找这优化点
和你有到有一些知识的你的过程所以那你能完全的
这设计的实验
和有全部的这运行在至少有足够的信号
那你能措施和然后随后模型。
一次你学习从你的权威的筛选设计
更多的关于你的设计空间,你能来后退
和然后你能是内部的到那空间。
那的什么时候你增加和A空间-填充设计。
现在我我去到经过这指挥棒到菲尔
和他的去到拿你通过这分析。
好的,感谢你。 感谢你,帕蒂。
我们'关于去到讲话关于A非常好的
和有些复杂的实验那帕蒂和她团队跑步。
他们做A很多的伟大的工作和他们'关于大的倡导者的美国能源部和联合管理计划
和我我非常快乐的他们让我得到到玩和他们有时。
它的迷人工作。
但前我得到进入这实际的分析,
我通缉到讲话关于A很少相关的概念
那会员的这观众可能
或者可能不是是熟悉的和,和那包括复杂。
它的A真的热的话题出去那里。
讲话关于什么是实际上预言。
那是A糊涂的概念到许多人们。
然后从那里,我'二发射进入说关于
如何我们分析预言和如何我们做过和帕蒂的实验。
复杂， A同胞命名的丹尼尔菲内利
从伦敦学校的经济学，书面很多关于这
和他来电它“这大象在这房间”那统计数据和许多,
什么他来电“元科学,”是忽略和他们'关于忽略它在他们的危险。
我韩元't得到进入A很多的细节。
你能看他向上在这互联网,他有A很多的视频和文件。
但复杂是A巨大的问题。
它是凝视科学和统计数据
和数据科学和机器学习在这脸和它需要到是发牌和。
在展示,我们'关于不是真的交易和它直接地在统计数据。
经过这方式,那里是现在所有的应用数学程式
基于在学习复杂的系统。
我的底部线是,复杂是真实的。
复杂需要新的思维。
我们真的有到重新思考美国能源部和分析。
你'关于去到看那为了复杂的系统，
和我们还有到理解某物别的,系统理论101是
复杂的系统是定义的经过他们的交互的行为。
在观点的事实,主要的效果是实际上甚至误导性的。
你有到不知何故是实验
在A方式那你能捕获这交互的行为,
和你'关于去到看当前的策略落下短的的那目标。
帕蒂的已经提及这羧甲基纤维素钠路径。
无处是这问题的复杂更多的明显的比在生物过程。
你有复杂的组合的生物学和化学,
和互动是到处。
什么时候我讲话到科学家们在生物技术,
他们知道正确的向上正面我们'关于交易和真的复杂的交互的系统。
但第一的,我需要到观点出去预言。
如果你'关于在职的在羧甲基纤维素钠发展工作,它的全部关于预言。
这ICH指导方针那是用过的经过科学家们在这羧甲基纤维素钠发展工作
大学教师't具体来说说预言,
但如果你读什么他们说,它的全部关于预言。
基本上,你'关于建筑流程到生产生物制剂,
和和这新的细胞和基因疗法,
这些流程是变得无望地复杂的。
我亲自依靠重重地在这科学家们到解释它到我,
和他们'关于这人们WHO真的制作全部这决定。
我我这帮手,和我我非常快乐的到是那里作为部分的它。
但它的全部关于预言。
那是不是如何许多科学家们和甚至统计学家,
有已查看羧甲基纤维素钠工作。
经过这方式,这适用到全部地区的科学。
我我专注的和帕蒂在这羧甲基纤维素钠发展途径,
但预言是重要的。
什么是预言？
它的糊涂的。 它的不是清楚地定义的在学科。
这里的什么它真的是和如何我定义它。
它的A措施的如何出色地
楷模那你发展插超过A设计地区。
在其他字,我们'关于去到合身A模型到什么我们称呼A训练放,
和然后我们需要一些方式的会心如何那模型会申请
超过这所有的设计地区。
在羧甲基纤维素钠工作,尤其晚的阶段,那是非常重要的。
你是有能力的到做那,作为许多的你知道。
你真的有A训练放到合身这模型。
那训练放在不方式能评价预言。
我知道那里的A常见的信仰
你能评价预言在训练套。
你简单地能不是。
你必须有A测试放。
还我'二讲话A小的少量关于这事实在交易和科学家们,
和A很多的它在化学和生物制剂。
再次,我做A很多的它在生物技术,
但还在其他地区喜欢电池技术,材料科学。
它是变得非常明显的。
这动力学是复杂的。
他们'关于不断地改变超过设计地区。
这动力学行为那你看大约这边界
是经常非常不同的从什么的正在发生在这内部的。
为什么做这事情？
出色地,这经典的方法到回复表面,
甚至包括最佳的设计,依靠之上什么我称呼边界设计。
几乎全部的你的观察是大约这边界的这设计地区。
在观点的事实,无论人们想到听到它或者不是,
这中央合成的设计,
通常用过的在回复表面,
是关于这最糟糕的设计你可以思考的为了预言。
这内部的的这空间是空的。
如果你合身这些楷模在这边界,
和然后你预测什么的正在发生在这内部的,
它的不是预言,它的猜测。
你大学教师't知道。 你有不数据。
我我去到展示你在这案件学习,
你'关于大概去到抵达一些错误的结论。
这边界地区,的确,经常表现非常不同地,
和我们有A需要到重新考虑我们的方法到设计。
其他问题
在回复表面和统计数据
是这无处不在的使用的满的二次的楷模。
他们是不是充足的到模型复杂的回复表面。
在事实,他们'关于远的从它。
很遗憾,我得到A很多的推回
从统计学家WHO宣称它是好的足够的。
我的回答是, “出色地,如果你实际上使用设计
那有充足的内部的点,
你'd迅速地发现他们大学教师't合身出色地在全部。
再次,试到措施预言
在这内部的的A设计地区使用边界设计是无用的。
经过这方式,我的好的朋友,这晚的约翰康奈尔大学和道格蒙哥马利,
发表A纸在这在1998年,和我'二是有礼貌的,他们是被忽略。
它曾是实际上有些肮脏的比被忽略经过这统计数据社区。
他们显示在这纸那满的二次的楷模
是只是不是充足的到覆盖A设计地区。
帕蒂提及SVEM ,自己-证实合奏造型。
它的一个算法。
我我一的这共- 开发商和博士。 克里斯哥特瓦尔德的联合管理计划,
A人我抓住在非常高的看待。
我韩元't得到进入这算法经过这方式,
那里是参考在这结尾在哪里你能去和学习更多的关于它。
它有到过谈过关于在发现会议实际上,
去全部这方式后退到法兰克福在2017年。
但SVEM是一个算法那允许你到申请机器学习方法。
机器学习方法是全部关于预测性的造型。
相信我,人们在那场地知道A很多更多的比你可能思考
关于预言和申请他们到数据从小的套喜欢美国能源部的。
我韩元't得到进入SVEM 。
它的A所有的新的方式的思维关于建筑预测性的楷模,
和我思考它的在它是婴儿期,
但它的已经证明非常强大的和有用在生物技术。
让的得到到这实验。
这是实际上A杂交种实验那帕蒂和她团队已创建。
那里是七因素和那里是13回应。
但到期的到时间限制条件,我我仅有的去到重点在四,
和甚至那的去到是难的到得到它全部在。
这数据和这实验是高度所有权。
我做感谢灵北和帕蒂为了实际上允许我们到使用
一个匿名的版本的这设计。
我有A很多的案件学习,一些的他们相似的到这,
和这人们WHO自己的这数据
不会't甚至让我讨论它如果我匿名的它。
那曾是非常好的的他们。
我思考我们有A真的重要的故事到告诉这里。
这是A杂交种设计。
它的包括的A 19 -跑步权威的筛选设计
大约这边界。
然后它有16空间-填充设计在这内部的。
那里是中心点在两个都部分的这设计。
如何会我们分析这？
出色地,什么我想到做是讨论这策略的分析那是用过的,
这算法那是用过的,和制作比较到SVEM 。
我'二告诉你在进步, SVEM是去到做非常出色地。
然后我们'二讲话关于一些的这问题和这楷模他们自己
和如何我们使用他们。
我我去到做什么最多人们现在做。
我我去到拿这边界点,这DSD ,
合身楷模,和然后申请他们到这空间-填充设计作为A测试放
和看如何出色地我的模型插值。
步二,我'二撤销这过程。
我'二合身楷模到这空间-填充点,
和然后我'二使用这DSD作为A测试放和看如何出色地我的模型
实际上推断A小的少量到这边界。
三是A常见的战略用过的在机器学习。
我我去到使用A阻碍测试放。
我我去到拿这35运行和休息他们向上。
我做过这在A方式到制作他们两个都相等的作为很多作为我可以
进入A训练放含有两个都SFD和DSD点,
和然后还A所有的后退测试放那有A表示的两个都。
然后最后,步四,什么许多人们会自动地做。
我'二只是合身楷模到这所有的数据放。
在一般的,我大学教师't推荐这因为那里的不方式到测试这模型。
我将要说向上正面,
因为我们做有A很多的空间-填充点在这内部的,
我我更多的舒服的和这方法比我是在实践。
但这些,我寻找,是这四基本的策略那会是用过的。
如何做我分析它？
出色地,如果你有A DSD ,
人们喜欢到使用合身权威的筛选,
我'二看在它,它仅有的适用到DSD 。
诚实地,它的不是真的A预测-造型战略,
也不做他们宣称它是。
但我寻找人们似乎到使用它那方式。
我'二使用向前选择。
如果你知道什么这AICc统计是,我们'二做那在基因注册,在联合管理计划17 号。
然后我们'二看在某物他们有在基因注册那的非常好的。
那是这SVEM算法。
我我去到使用那和向前选择。
然后我我去到看在某物人们可能不是知道。
它的A隐宝石在联合管理计划。
某物被称为移动平均的在这逐步平台。
约翰扫罗放它那里许多年前。
我思考他曾是存在非常有洞察力的。
然后我们'关于去到讲话关于SVEM和神经网络。
基本上,不软件做这。
我有工作过和这预言,
一些的你知道韦恩莱文和预言到发展一个添加-在到做这。
它的现在这仅有的软件可用的那做这。
这SVEM添加-在曾是用过的到做这神经网络。
我韩元't得到进入这添加-在特别,
我'二只是迅速地展示人们在哪里这些事物是。
然后最后我说这第四战略曾是用过的到抓住数据放
因为我得到问关于这全部这时间。
我只是扔了在一些K -叉折叠验证到使用
和这SVEM方法和一些的这其他方法。
那些是这方法我们'二使用
和为了方法喜欢合身权威的,
向前选择和移动平均的方法,
我们'二认为A满的二次的模型作为那是这传统。
这其他方法,再次,我们'关于去到使用A神经网络
哪个是更多的灵活的。
那里是四回应，和这是真的重要的。
我没有't随机地选择他们。
那里是四的他们和他们各不相同在复杂。
再次,我'二承认这是主观。
那里是不国际化得到正式认可的措施的复杂
和这是基于之上这能力到模型这回应。
再次,那里是13回应。
通常,在羧甲基纤维素钠路径工作,那里是10 -20 ,或许更多的,
最多的他们批判的质量属性。
他们是重要的
和他们各不相同之内这实验从一些是相当低的在复杂,
一些是非常高的,非常难的到模型。
坦率地说,在那些案例,
神经网络是基本上你的仅有的选项。
所以支付注意力到这因为这复杂
轮流出去到是非常重要的在如何你会去关于造型。
然后这问题是如果我我去到评价预言,
出色地,如何做我做那？
记住,我更喜欢预言是在一个独立的测试放
和新的设置的这因素。
那的如何我们法官插值法。
出色地,某物被称为这根平均的正方形错误
或者拉瑟尔分数是非常常见的。
这是这标准偏差的预言错误。
再次,它的通常用过的到法官如何出色地你预测。
较小是更好的,明显地,
但那里是A问题和它那我们已经特别裸露,
尤其在模拟。
楷模和低的拉瑟尔分数经常有重大的预言偏见在他们。
在预言,那里真的是仍然A偏见-方差贸易-离开。
所以如何做我们评价偏见？
出色地,那里的不同意之上方法到那任何一个。
但这最简单的方式和这最多视觉的方式
是实际的经过预料到的地块在A测试放。
理想情况下,如果你是到合身A坡
到这实际的双-预料到的阴谋,我'二展示一个例子。
这理想的预言方程那A坡会是一和一个截距的零。
这更远这坡是从一,这更大这偏见。
为了目的的示范,我我去到放
A规格的0 .85 -1 .15和A目标的1为了这坡。
如果你能停留之内那范围,
然后我'd说你大概有可以接受金额的偏见。
在现实那发生到是更多的的A主题事情问题。
然后最后我说, “出色地,你能合身A坡到这实际的双-预料到的阴谋。
那里的一个额外的问题”。
这预测器是这预料到的价值观。
他们有A很多的错误在他们。
所以这是实际上一个错误和变量问题,
哪个是不是通常认可的。
但联合管理计划17 号有A真的好的解决方案。
它的被称为这通过-巴布洛克造型算法
和它的到过出色地-已确立的,尤其在里面生物制药。
这适合A坡,采取进入帐户错误在X ,这预测器。
所以如何做它工作？
出色地,它适合A坡。
如果你看在这左边,
你'二看这坡是关于0 .5 。 我们有强的偏见。
那里的A很多的预言偏见。
什么我真的喜欢在这应用在联合管理计划,他们给你这参考线。
这虚线蓝色的线是这理想的线坡的一,截距的零。
在这左边,我们的预测性的模型是显示A很多的偏见。
它的系统地不是预测这回复。
到这正确的,是A案件在哪里那里的实际上A小的数量的偏见
在一般的,那会是可以接受。
经过这方式,这些是挑选的作为一的楷模
那有相对地低的全面的拉瑟尔分数。
这些是被称为这通过-巴布洛克连续下坡
和他们是不可缺少的到如何我评价预言,
这全面的拉瑟尔和这连续下坡。
什么我我去到做在这观点,
我我去到实际上去超过到联合管理计划,如果你大学教师't头脑。
我'二制作A快的改变在这屏幕这里
和我'二制作这作为大的作为我能为了大家。
全面的在这锻炼,
我合身关闭到140楷模和我做过他们全部单独地和评价的他们。
是的,它拿相当A尽管
和我我去到展示A形象的到尝试到总结这结果
为了这不同的方法。
我我去到打开A图形建设者脚本。
我'二制作这作为大的作为我可能能为了每个人。
我我使用一些当地的数据过滤器,到定义这展示。
注意我们有四训练场景。
我'二开始和在哪里这DSD是这训练放。
我们合身楷模到这边界
和然后我们评价他们和如何他们预料到的
这空间-填充设计点。
Y2是这简单的回复。
我预期的全部方法到做出色地,他们做过。
注意我放这些规格限制和那的0 .85 -1 .15
全部跌倒了之内那允许的地区。
二的这方法那做过出色地,
我特别喜欢这移动平均的,
所以它做过漂亮的出色地。
没有任何的他们有A坡的确切地一。
这DSD点大学教师't确切地预测什么的去在
在这空间-填充设计点,但他们全部做过相对地出色地。
现在我们'二去到缓和复杂。
现在你开始到看一些分离。
它的得到更难到模型这表面。
再次,我我使用这间隔的0 .85 -1 .1 。
我我看着在这y -轴在这拉瑟尔分数标准偏差的预言。
在这X -轴,我我看着在坡。
为了Y1 ,使用这DSD到预测
这空间-填充设计点作为这测试放。
这仅有的楷模那真的执行的出色地是这神经网络和SVEM 。
经过这方式,这代码是神经网络是神经网络,
H是数字的隐节点。
我们有楷模和变化的级别的隐节点
和我简单地评价的拉瑟尔分数和坡。
我们去到更多的复杂。
现在Y3有高的复杂。
它是难的到模型。
这最低拉瑟尔分数是这方法你看在这降低正确的,
但你能看那里的重大的预言偏见。
我毛毡全面的这最好的组合的低的-偏见
和拉瑟尔分数是神经网络,特别一和27隐节点。
然后最后数字四是高的复杂。
我们合身这模型到这DSD和应用它到这空间-填充点。
我没有't思考任何的这楷模做过伟大的。
全部的他们显示一些预言偏见。
或许这最好的表现曾是A神经网络和12隐节点。
它有这最低拉瑟尔分数,但仍然,那里是一些问题和偏见。
所以那的一战略。
出色地,什么如果我是到做这对面的？
我合身这模型到这空间-填充点
和然后申请他们到这边界DSD点。
再次,让的开始和这最简单的案件。
Y2真的做。 它的A漂亮的简单的回复。
实际上,这SVEM方法在基因注册使用SVEM和向前做过非常出色地。
这下一个最好的我想法曾是A神经网络和10 。
记住，那里的A小的少量的外推法去在这里。
最后, Y1和缓和复杂。
再次,仅有的这神经网络做过出色地。
作为我们去向上在复杂,日益只是这神经网络是在职的。
你'二寻找相似的结果为了这其他方法。
我韩元't展示全部的他们,他们'关于覆盖在这笔记。
但这一般的结论经过这方式,是
那什么时候你使用这边界点作为A测试放
或者你使用这空间-填充设计作为A测试放和尝试到预测这其他,
他们'关于只是不是正在做作为出色地作为他们应该。
在其他字,作为我说早些时候,这边界点,
这DSD点和这空间-填充设计点,
那里是差异在他们的动力学行为那我们'关于不是采摘向上。
这仅有的方式我们'关于去到挑选它向上
是到实际上合身楷模超过这所有的设计空间。
我们做过做那经过这方式。
我应该只是迅速地展示你。
我用过的这所有的数据和我们合身楷模和我们实际上做过漂亮的出色地。
我没有't展示这通过-巴布洛克连续下坡。
我将要只是迅速地做A小的更多的工作和联合管理计划为了那些WHO是感兴趣的。
这通过-巴布洛克连续下坡能是完毕在合身是经过X 。
我将要承认我们写道A脚本
和添加它到这预测性的添加-在到做这在合身是经过X ,
但你能容易地做它你自己。
这里,和我'二挑选一的这案例,是这DSD数据和我'二挑选Y1 。
如何做过我们做配件楷模？
如果你看在这菜单,那里的这通过-巴布洛克。
我强烈地建议你看在它。
A很多的回归问题是错误在变量。
如何做过这方法做它全面的？
我想到解释某物别的。
这橙子点是这DSD ,这边界。
这蓝色的点是这空间-填充设计点。
这里我合身楷模到这DSD
和这通过-巴布洛克连续下坡是存在合身到这空间-填充设计点。
全面的,这最好的表现曾是转身在经过这DSD 。
那里的一的他们这里。
它的赛伍德6 。
其他一那有…… 我忘记什么它曾是。
让我扩大这出去为了你。
十九。
注意这坡是关闭到一,
但你能清楚地看那里是一些偏见。
在其他字,你能看一个抵消之间这已安装坡
和这理想的坡,这虚线蓝色的线。
这是漂亮的典型的全面的。
我'二只是非常迅速地展示你。
如果你有联合管理计划专业版和你想到做SVEM使用线性楷模,
只是去到合身模型,记起。
这是A满的二次的模型。
你可以做其他的。
去到基因注册和然后在下面估计方法。
那里的SVEM向前。
那里的SVEM套索。
这些工作非常出色地。
从A很多的工作在这些方法,
我仍然寻找SVEM向前给出你这最好的结果。
这套索趋于到给你A很多的有偏见的结果
在测试套在特别的。
如果你'关于感兴趣的在模型平均,如果你有联合管理计划标准,
只是去到打记起再次,只是去到这逐步平台。
没有't做它。 逐步。
我韩元't跑步它。
它将要拿也长的因为模型平均用途最好的子集回归。
它的时间-消耗的,但它的那里。
再次,神经网络和SVEM ,
你有到有这预言添加-在到做那。
那里的A关联到它如果你'关于感兴趣的。
在这观点,
我我去到不是做也很多更多的分析。
再次,你能去通过和看在这各种各样的连续下坡
为了这各种各样的回应
和你能看许多的这些方法结果在高度有偏见的连续下坡。
在其他字,这DSD点和这空间-填充设计是也不同的。
我们已经真的得到到理解我们需要到合身楷模
超过这全部的设计地区。
在这观点,我我去到只是结束向上。
经过这方式,那里是足够的材料这里，
和我做有基本上许多会谈那是合并的进入这里。
我道歉,但我思考那里的一个重要的信息这里。
经过这方式,我我只是显示幻灯片和这通过-巴布洛克连续下坡。
然后最后,我想到只是给你一些最终的想法。
我思考我们真的需要一些新的思维在统计数据。
我们大学教师't有到扔出去一切我们已经到过正在做。
我我不是说那。
这最多重要的是我们是在这时代的数字的科学。
数字的化学,数字的生物学,数字的生物技术是这里。
他们'关于不是明天。 我们已经得到远的更多的自动化。
很多的伟大的,
尤其在生物技术,飞行员和长椅规模
设备那规模很好地,在哪里我们能做地段的实验。
这问题是复杂。
我们需要到思考不同地。
机器学习方法通过SVEM
是非常重要的为了配件这些复杂的系统。
我们需要到得到离开从这回复表面方法
那真的避风港't改变了。
或许我们已经得到电脑和一些新的设计。
我思考DSD是真的非常聪明的。
我们有最佳的设计,但他们遭受从这事实他们'关于边界设计
和人们保持坚持在满的二次的楷模。
那的A错误,作为我已经尝试过到展示简要地在这讲话,
和你将要是有能力的到下载这讲话,
你能看如何不好这些方法一般来说做过和这复杂的回应。
作为远的作为我我担心的,我们需要新的类型的最佳的设计。
在A最低限度,这些需要到容纳A很多的因素。
帕蒂,经过这方式,没有得到进入细节,有跑步A DSD ……
不是A DSD 。 你做过空间-填充设计和18运行。
给定他们有琥珀色技术可用的,
如果你知道什么那是,他们能做它。
为什么做我们需要那？
因为这些系统是交互的。
我们需要到停止思维他们'关于A次要的部分的这方程。
主要的效果做不是描述这行为的A复杂的系统。
它是互动性是什么驱动器这行为。
我们需要到覆盖这内部的的这设计地区。
是的,我们会喜欢到覆盖这边界也。
我们大学教师't想到是指定A模型。
最佳的设计要求你指定什么是通常A满的二次的模型。
我们需要到得到离开从那。
空间-填充设计,经过这方式,
是最佳的设计那做不是要求A模型是指定的。
但他们'关于不是这全部的回答。
我们需要到覆盖这设计空间。
我们需要到给这用户A很多的输入
那会是科学家们在如何他们分发这点。
这工作的鲁鲁和安德森-厨师观点这方式。
我韩元't有时间到得到进入那。
那的其他话题。
我们需要到是有能力的到容易地结合我们的设计和其他数据。
那包括工程运行,良好生产规范运行,
甚至楷模从部分的微分方程和模拟。
尤其如果你想到得到进入数字的双胞胎,
你已经得到到是有能力的到做那使用什么我称呼元楷模。
然后最后,帕蒂提及这,所以我通缉到带来它向上。
这标准实践在设计的实验,假设
那不知何故你已经得到到屏幕出去因素
是实际上A真的高的-风险,不-报酬战略在复杂的系统。
你将要后悔它。
你将要有一天,在A之后阶段,来后退和有到重做实验性的工作。
我已经见过这时间和再次。
在复杂的系统,
这主意那那里是积极的和不活跃的因素是简单地错误的。
他们全部事情在一些等级某处在这设计空间。
坦率地说,和我们的现代的工具,你大学教师't需要到做它反正。
还,某物别的人们做条件反射地减少线性楷模。
我们已经显示在我们的研究在SVEM 。
还, A好的纸经过斯马克,爱德华兹,
和我们显示减少楷模降解预言。
为什么？因为你'关于制作你的模型更僵硬和更僵硬,
它的不是去到插出色地。
我将要停止在这观点和那里是一些参考在这结尾。
