Niveau: Anfänger
Wir werden ein Beispiel für den Einsatz statistischer Analysetechnologie und maschinellen Lernens beim Design von Tablettenformulierungen vorstellen.
①JMP: Einführung von Beispielen für Versuche, Daten mithilfe von Funktionen wie dem Graph Builder und der multivariaten Korrelation zu korrelieren und zu visualisieren, um das Verständnis der Daten zu verschreibungspflichtigen Herstellungsmethoden zu vertiefen.
②JMP Pro: Modelliert die Beziehung zwischen den physikalischen Eigenschaften von Granulat und den physikalischen Eigenschaften der Tablette, indem ein elastisches Netz auf eine Datenbank angewendet wird, die die physikalischen Eigenschaften von Granulat und Tabletten enthält, die mit mehreren Herstellungsverfahren hergestellt wurden, und bietet Beispiele für die Extraktion wichtiger physikalischer Eigenschaften von Granulat und 81 Typen. Wir werden ein Beispiel für einen Versuch vorstellen, wichtige Arzneimittelsubstanzeigenschaften zu extrahieren, indem wir die Beziehung zwischen Arzneimittelsubstanzeigenschaften und physikalischen Eigenschaften von Tabletten modellieren, indem wir Boosting Tree auf eine Datenbank anwenden, die Arzneimittelsubstanzen und ihre physikalischen Eigenschaften enthält.
*Zu dieser Ankündigung wird kein Video veröffentlicht.
