I
Volere
A
Grazie
IL
JMP
sterzo
comitato
E
IL
JMP
organizzatori
per invitante Phil E me stessa A Venire E presente Nostro emozionante parlare
SU CMC , QUALUNQUE COSA , Dipartimento dell'Energia , E Complessità : Esso 'S Tutto Di Previsione .
Volere A inizio di ringraziando Dottore . Tiffany Rao , Lei 'S stato coinvolto con IL pianificazione
E numerosi conversazioni per IL lavoro Quello Noi 'Rif andando A presente Oggi .
Andando A Fare UN panoramica , raccontare Voi Chi Lundbeck È , Chi I lavoro per ,
E Poi fornire IL sfondo
per IL Dipartimento dell'Energia Quello Noi 'Rif andando A parlare Di ,
Quale È processo sviluppo per a biologico farmaco .
Nostro caso studio E Che cosa I 'M facendo In tradizionale
per Che cosa I ho iniziato A Fare per sviluppo
È inizio con IL Primo fare un passo Di facendo DSD per metà -tardi palcoscenico sviluppo ,
Poi seguire Quello con a secondo fare un passo
Di facendo aumentare con a spazio -riempimento progetto .
Poi Noi Sono sperando A dimostrare A Voi Oggi Quello per analisi Quello QUALUNQUE COSA
consente noi A Avere Meglio previsione per Tutto Di Questo lavoro E consente noi A Avere
Meglio linee temporali per Nostro lavoro Quello Noi 'Rif facendo .
Lundbeck È situato …
Noi 'Rif con sede centrale In Copenaghen ,
Noi 'Rif Sopra 6 ,000 dipendenti In Sopra 50 Paesi ,
E Noi Sono sforzandosi A Essere IL numero uno In cervello salute .
IL parte Di IL azienda Quello I lavoro con È IL CMC prodotti biologici
E Noi 'Rif fondamentalmente situato In IL Copenaghen zona
E In IL Seattle zona Dove I 'M situato .
Permettere 'S parlare Di IL sfondo per IL Dipartimento dell'Energia Quello Noi 'Rif andando A presente Oggi .
IL processo Quello Noi Volere A sviluppare per farmaco sostanza , per questi prodotti biologici ,
Noi inizio con a cella Di fiale , Noi Prendere quelli fuori Di IL congelatore ,
Noi Poi espandere In scuotere fiasche , andare più grande in cultura borse ,
Forse a seme bioreattore , Poi A a produzione bioreattore .
Quello produzione bioreattore va circa due settimane .
Noi Avere complesso nutriente feed ,
Noi Avere PH controllare , temperatura controllare , Là 'S IL base Quello Noi 'Rif aggiungendo .
Una volta Noi fine Quello 14 -giorno produzione , Noi Bisogno A figura fuori a modo
A Ottenere IL cellule Quello Sono secernendo Nostro molecola in IL surnatante .
Come Fare Noi separato IL cellule da IL prodotto ?
Quello raccolto Potere Essere a centrifuga , Esso Potere Essere profondità filtrazione .
Poi Noi passaggio Esso SU A Nostro a valle colleghi .
Essi Primo Generalmente Fare a catturare fare un passo Dove Essi 'Rif ottenere sbarazzarsi
Di maggior parte Di IL ospite cella proteine , IL ospite cella DNA .
Ma Poi Noi Bisogno A Fare due lucido passi Dove Noi 'Rif Poi detto ,
"Va bene , Che cosa Sono IL prodotto -imparentato impurità ?
Forse Là 'S non IL pieno molecola Là , COSÌ Noi Avere A Ottenere sbarazzarsi Di quelli ."
Poi Finalmente , Noi Avere A Fare Sicuro , Attraverso ultra filtrazione E diofiltrazione
Quello Noi Potere trasferire in IL respingente
Quello Esso 'S andando A Essere Quando Esso È trasferito per IL paziente 'S utilizzo
E Esso 'S Anche A IL Giusto concentrazione .
Voi Potere immaginare , ogni fare un passo lungo Questo modo ,
Là Sono molti fattori ,
Là Sono molti manopole Quello Noi Potere giro A controllare Questo processo ,
Fare Sicuro Quello Esso 'S robusto
E Noi 'Rif fabbricazione IL Stesso prodotto ogni tempo .
Quando Noi 'Rif concentrato SU trattamento IL paziente ,
Noi Anche Volere A messa a fuoco SU IL Attività commerciale .
Noi Potere 'T Mettere Tutto Di Nostro sviluppo risorse per ogni molecola .
Noi Volere A Giusto -misurare IL ricerca Quello Noi 'Rif facendo
A IL Giusto palcoscenico Di IL prodotto .
Là 'S molti cose Quello Potevo uccisione a prodotto ,
Ma Se Noi Potere sviluppare Questo In IL Giusto tempo E IL Giusto spazio
usando questi utensili da JMP ,
Noi Potere spostare Questo sviluppo cronologia A IL Sinistra
E Noi Potere Anche ridurre IL quantità Di risorse
E IL costo A IL azienda .
Se Noi 'Rif Primo ottenere a molecola ,
Quello 'S Quando Voi 'Rif andando A inizio guardare A tuo categorico fattori .
Noi Potrebbe Essere facendo IL cella linea screening .
Noi Volere A Fare Sicuro Quello Noi Avere IL Giusto cella linea
Quello 'S andando A scorso Tutto IL modo Attraverso commercializzazione .
Per IL a valle gruppo , Essi Maggio Essere guardare A resine
per Entrambi a monte E a valle ,
guardare A calzini E respingente componenti E IL formulazioni Di quelli .
Quello 'S Quando Voi 'Rif fabbricazione Sicuro Quello Voi Avere IL Giusto cosa ,
Quello 'S andando A Mantenere Voi andando Attraverso tuo sviluppo percorso .
Ma Poi una volta Voi 'Rif In IL clinica ,
Ora Voi Volere A Veramente inizio A guadagno comprensione Di IL processo parametri .
Nostro strategia È A inizio con a sviluppo screening progetto
E Noi Volere A Essere grassetto In Nostro livello impostazioni A Questo palcoscenico
E I 'LL parlare a poco morso Di più Di Quello Dopo ,
per IL tardi palcoscenico sviluppo .
Poi Noi Potere costruire SU Che cosa Noi imparato da IL Definitivo Screening Disegni
di aumentando quelli disegni con spazio -riempimento O altro disegni
COSÌ Quello Noi Veramente capire Quello progetto spazio .
Che cosa 'S diverso Quello Noi 'Rif sperando A spettacolo Ora
di tradizionale passeggiate Attraverso Questo percorso
È Quello In IL passato , Noi ho stato lancio fuori
IL fattori Quello Noi ho disse arena 'T importante .
Ma con moderno disegni E moderno modi Di facendo analisi ,
Noi Potere Mantenere Tutto Di IL fattori E Tutto Di IL lavoro Quello Noi ho Fatto COSÌ lontano
E guadagno Meglio comprensione Di IL Totale processo ,
particolarmente con prodotti biologici Quello Sono abbastanza complesso .
Prima I passaggio IL bastone A Phil , I Appena ricercato A parlare uno Di più Di …
Permettere 'S Vedere Se I Potere …
I 'M andando A minimizzare Questo schermo Appena per a minuto COSÌ I Potere spettacolo Voi Questo .
Questo È UN sperimentare Quello I fatto A dimostrare IL energia Di Dipartimento dell'Energia per Mio capo .
IL pieno dati impostato era UN DISASTRO per PH , E IL risposta era più stretto .
Noi ricercato A Fare molto molti diverso livelli
In a Largo allineare Perché Lui non era 'T Sicuro A IL tempo
Quello Noi erano andando A Essere capace A scegliere Che cosa IL ottimizzato livello era .
Ma Che cosa I ricercato A spettacolo lui era Quello ,
"Va bene , Noi fatto Questo sperimentare , Noi Avere Tutto Di Questo dati .
Noi erano capace A modello Dove IL ottimizzato condizione era ,"
E Quello 'S mostrato In blu ,
E Quello girato fuori A Essere IL corretto caso .
Quando Noi testato IL modello , Quello era IL ottimizzato condizione .
Permettere 'S fare finta Ora Quello Noi 'Rif di partenza , Noi assistente 'T Sapere Quello dati .
Se Noi avevo scelto a conservatore allineare collocamento per Nostro sperimentare ,
Nostro rumore A segnale volevo Essere abbastanza alto
E COSÌ Noi volevo Avere mancato scoperta IL ottimizzato macchiare .
Ma Se Noi avevo scelto a più ampio allineare In Nostro impostazioni
E Ancora con soltanto tre punti ,
IL modello Ancora volevo Avere scelto IL ottimizzato macchiare .
Che cosa I 'M andando A sfida IL soggetto questione esperti
Quando Voi 'Rif progettazione tuo DSD È Veramente Essere grassetto In tuo allineare collocamento .
Voi Volere Ancora Trovare IL ottimizzato macchiare
E Voi Avere A Avere Alcuni conoscenza Di tuo processo COSÌ Quello Voi Potere completare
IL progetto Di sperimentare
E Avere Tutto Di IL corre A meno Avere Abbastanza segnale
Quello Voi Potere misura E Poi successivamente modello .
Una volta Voi Imparare da tuo Definitivo Screening Disegni
Di più Di tuo progetto spazio , Voi Potere Venire Indietro
E Poi Voi Potere Essere interno A Quello spazio .
Quello 'S Quando Voi aumentare con a spazio -riempimento progetto .
Ora I 'M andando A passaggio IL bastone A Phil
E Lui 'S andando A Prendere Voi Attraverso IL analisi .
Va bene , Grazie Voi . Grazie Voi , Patty .
Noi 'Rif andando A parlare Di a molto Carino
E un po' complicato sperimentare Quello Patty E suo squadra correre .
Essi Fare a quantità Di Grande lavoro E Essi 'Rif grande sostenitori Di Dipartimento dell'Energia E JMP
E I 'M molto Contento Essi permettere Me Ottenere A giocare con loro A volte .
Esso 'S affascinante lavoro .
Ma Prima I Ottenere in IL attuale analisi ,
I ricercato A parlare Di a pochi pertinente concetti
Quello membri Di IL pubblico Maggio
O Maggio non Essere familiare con , E Quello include complessità .
Esso 'S a Veramente caldo argomento fuori Là .
Parlare Di Che cosa È In realtà previsione .
Quello È a confuso concetto A molti persone .
Poi da Là , I 'LL lancio in parlando Di
Come Noi analizzare previsione E Come Noi fatto con Patty 'S sperimentare .
Complessità, a compagno nominato Daniel Finiture
da Londra Scuola Di Economia, scritto tanto Di Questo
E Lui chiamate Esso "IL elefante In IL camera " Quello statistiche E molti ,
Che cosa Lui chiamate "metascienze ," Sono ignorando E Essi 'Rif ignorando Esso A loro pericolo .
I vinto 'T Ottenere in a quantità Di dettaglio .
Voi Potere Aspetto lui su SU IL Internet , Lui ha a quantità Di video E documenti .
Ma complessità È a Enorme problema .
Esso È stupefatto scienza E statistiche
E dati scienza E macchina apprendimento In IL viso E Esso esigenze A Essere trattato con .
A presente , Noi 'Rif non Veramente condotta con Esso direttamente In statistiche .
Di IL modo , Là Sono Ora Totale applicato matematica programmi
basato SU studiando complesso sistemi .
Mio metter il fondo a linea È , complessità È vero .
Complessità richiede nuovo pensiero .
Noi Veramente Avere A ripensare Dipartimento dell'Energia E analisi .
Voi 'Rif andando A Vedere Quello per complesso sistemi,
E Noi Anche Avere A capire qualcosa altro , sistemi teoria 101 È
complesso sistemi Sono definito di loro interattivo comportamento .
In punto Di fatto , principale effetti Sono In realtà Anche fuorviante .
Voi Avere A in qualche modo Essere sperimentare
In a maniera Quello Voi Potere catturare Questo interattivo comportamento ,
E Voi 'Rif andando A Vedere attuale strategie autunno corto Di Quello obiettivo .
Patty 'S Già menzionato IL CMC percorso .
Luogo inesistente È Questo problema Di complessità Di più ovvio di In bioprocessi .
Voi Avere complesso combinazioni Di biologia E chimica ,
E interazioni Sono ovunque .
Quando I parlare A scienziati In biotecnologia ,
Essi Sapere Giusto su davanti Noi 'Rif condotta con Veramente complesso interattivo sistemi .
Ma Primo , I Bisogno A punto fuori previsione .
Se Voi 'Rif lavorando In CMC sviluppo lavoro , Esso 'S Tutto Di previsione .
IL IO linee guida Quello Sono usato di scienziati In IL CMC sviluppo lavoro
assistente 'T specificamente Dire previsione ,
Ma Se Voi Leggere Che cosa Essi Dire , Esso 'S Tutto Di previsione .
Fondamentalmente , Voi 'Rif edificio processi A produzione prodotti biologici ,
E con IL nuovo cella E gene terapie ,
questi processi Sono diventando senza speranza complicato .
I personalmente fare affidamento pesantemente SU IL scienziati A spiegare Esso A Me ,
E Essi 'Rif IL persone Chi Veramente Fare Tutto IL decisioni .
I 'M IL aiutante , E I 'M molto Contento A Essere Là COME parte Di Esso .
Ma Esso 'S Tutto Di previsione .
Quello È non Come molti scienziati E Anche statistici ,
Avere visualizzato CMC lavoro .
Di IL modo , Questo si applica A Tutto aree Di scienza .
I 'M concentrato con Patty SU IL CMC sviluppo percorso ,
Ma previsione È importante .
Che cosa È previsione ?
Esso 'S confuso . Esso 'S non chiaramente definito In discipline .
Qui 'S Che cosa Esso Veramente È E Come I definire Esso .
Esso 'S a misura Di Come BENE
modelli Quello Voi sviluppare interpolare Sopra a progetto regione .
In altro parole , Noi 'Rif andando A adatto a modello A Che cosa Noi chiamata a formazione impostato ,
E Poi Noi Bisogno Alcuni modo Di sapendo Come Quello modello volevo fare domanda a
Sopra IL Totale progetto regione .
In CMC lavoro , particolarmente tardi palcoscenico , Quello È molto importante .
Voi Essere capace A Fare Quello , COME molti Di Voi Sapere .
Voi Veramente Avere a formazione impostato A adatto IL modello .
Quello formazione impostato In NO modo Potere valutare previsione .
I Sapere Là 'S a comune credenza
Voi Potere valutare previsione SU formazione set .
Voi semplicemente Potere non .
Voi dovere Avere a test impostato .
Anche I 'LL parlare a poco morso Di IL fatto In condotta con scienziati ,
E a quantità Di Esso In chimiche E prodotti biologici .
Ancora , I Fare a quantità Di Esso In biotecnologia ,
Ma Anche In altro aree Piace batteria tecnologia , materiale scienza .
Esso È diventando molto ovvio .
IL cinetica Sono complicato .
Essi 'Rif costantemente cambiare Sopra progetto regioni .
IL cinetico comportamento Quello Voi Vedere in giro IL confini
È Spesso molto diverso da Che cosa 'S accadendo SU IL interno .
Perché fa Questo questione ?
BENE , IL classico approccio A risposta superficie ,
Anche compreso ottimale disegni , si affida su Che cosa I chiamata confine disegni .
Quasi Tutto Di tuo osservazioni Sono in giro IL confini Di IL progetto regione .
In punto Di fatto , se persone Volere A ascoltare Esso O non ,
IL centrale composito progetto ,
comunemente usato In risposta superficie ,
È Di IL peggio progetto Voi Potevo pensare Di per previsione .
IL interno Di IL spazio È vuoto .
Se Voi adatto questi modelli SU IL confine ,
E Poi Voi predire Che cosa 'S accadendo SU IL interno ,
Esso 'S non previsione , Esso 'S speculazione .
Voi assistente 'T Sapere . Voi Avere NO dati .
I 'M andando A spettacolo Voi In IL caso studio ,
Voi 'Rif probabilmente andando A portata Alcuni sbagliato conclusioni .
IL confine regioni , Infatti , Spesso comportarsi molto diversamente ,
E Noi Avere a Bisogno A riconsiderare Nostro approccio A disegni .
Un altro problema
In risposta superficie E statistiche
È Questo onnipresente utilizzo Di pieno quadratico modelli .
Essi Sono non sufficiente A modello complesso risposta superfici .
In fatto , Essi 'Rif lontano da Esso .
Purtroppo , I Ottenere a quantità Di spinta indietro
da statistici Chi reclamo Esso È Bene Abbastanza .
Mio risposta È , "BENE , Se Voi In realtà utilizzo disegni
Quello avevo sufficiente interno punti ,
Voi 'D velocemente scoprire Essi assistente 'T adatto BENE A Tutto .
Ancora , provando A misura previsione
SU IL interno Di a progetto regione usando confine disegni È inutile .
Di IL modo , Mio Bene amico , IL tardi Giovanni Cornell E Doug Montgomery ,
pubblicato a carta SU Questo In 1998 , E I 'LL Essere educato , Essi erano ignorato .
Esso era In realtà un po' più cattivo di ignorato di IL statistiche comunità .
Essi ha mostrato In IL carta Quello pieno quadratico modelli
Sono Appena non sufficiente A copertina a progetto regione .
Patty menzionato QUALUNQUE COSA , se stesso -validante insieme modellazione .
Esso 'S UN algoritmo .
I 'M uno Di IL co -sviluppatori con Dottore . Chris Gottwald Di JMP ,
a persona I Presa In molto alto considerare .
I vinto 'T Ottenere in IL algoritmo di IL modo ,
Là Sono riferimenti A IL FINE Dove Voi Potere andare E Imparare Di più Di Esso .
Esso ha stato parlato Di A scoperta conferenze In realtà ,
andando Tutto IL modo Indietro A Francoforte In 2017 .
Ma QUALUNQUE COSA È UN algoritmo Quello consente Voi A fare domanda a macchina apprendimento metodi .
Macchina apprendimento metodi Sono Tutto Di predittivo modellazione .
Credere Me , persone In Quello campo Sapere a quantità Di più di Voi Maggio pensare
Di previsione E fare domanda a loro A dati da piccolo set Piace Dipartimento dell'Energia 'S .
I vinto 'T Ottenere in QUALUNQUE COSA .
Esso 'S a Totale nuovo modo Di pensiero Di edificio predittivo modelli ,
E I pensare Esso 'S In suo infanzia ,
Ma Esso 'S Già dimostrando molto potente E utile In biotecnologia .
Permettere 'S Ottenere A IL sperimentare .
Questo È In realtà a ibrido sperimentare Quello Patty E suo squadra creato .
Là Sono Sette fattori E Là Sono 13 risposte .
Ma dovuto A tempo vincoli , I 'M soltanto andando A messa a fuoco SU quattro ,
E Anche Quello 'S andando A Essere difficile A Ottenere Esso Tutto In .
IL dati E IL sperimentare Sono altamente proprietario .
I Fare Grazie Lundbeck E Patty per In realtà permettendo noi A utilizzo
UN reso anonimo versione Di Questo progetto .
I Avere a quantità Di caso studi , Alcuni Di loro simile A Questo ,
E IL persone Chi Proprio IL dati
non 'T Anche permettere Me discutere Esso Se I reso anonimo Esso .
Quello era molto Carino Di loro .
I pensare Noi Avere a Veramente importante storia A raccontare Qui .
Questo È a ibrido progetto .
Esso 'S composto Di a 19 -correre Definitivo Screening Progetto
in giro IL confini .
Poi Esso ha 16 spazio -riempimento disegni SU IL interno .
Là Sono centro punti In Entrambi parti Di IL progetto .
Come volevo Noi analizzare Questo ?
BENE , Che cosa I Volere A Fare È discutere IL strategie Di analisi Quello Sono usato ,
IL algoritmi Quello Sono usato , E Fare confronti A QUALUNQUE COSA .
I 'LL raccontare Voi In anticipo , QUALUNQUE COSA È andando A Fare molto BENE .
Poi Noi 'LL parlare Di Alcuni Di IL problemi con IL modelli loro stessi
E Come Noi utilizzo loro .
I 'M andando A Fare Che cosa maggior parte persone attualmente Fare .
I 'M andando A Prendere IL confine punti , IL DSD ,
adatto modelli , E Poi fare domanda a loro A IL spazio -riempimento disegni COME a test impostato
E Vedere Come BENE Mio modello interpola .
Fare un passo due , I 'LL inversione IL processo .
I 'LL adatto modelli A IL spazio -riempimento punti ,
E Poi I 'LL utilizzo IL DSD COME a test impostato E Vedere Come BENE Mio modello
In realtà estrapola a poco morso A IL confini .
Tre È a comune strategia usato In macchina apprendimento .
I 'M andando A utilizzo a trattenere test impostato .
I 'M andando A Prendere IL 35 corre E rottura loro su .
I fatto Questo In a modo A Fare loro Entrambi equivalente COME tanto COME I Potevo
in a formazione impostato contenente Entrambi SFD E DSD punti ,
E Poi Anche a Totale Indietro test impostato Quello ha a rappresentazione Di Entrambi .
Poi Finalmente , fare un passo quattro , Che cosa molti persone volevo automaticamente Fare .
I 'LL Appena adatto modelli A IL Totale dati impostato .
In generale , I assistente 'T raccomandare Questo Perché Là 'S NO modo A test IL modello .
I Volere Dire su davanti ,
Perché Noi Fare Avere a quantità Di spazio -riempimento punti SU IL interno ,
I 'M Di più comodo con Questo approccio di I Sono In pratica .
Ma questi , I Trovare , Sono IL quattro di base strategie Quello volevo Essere usato .
Come Fare I analizzare Esso ?
BENE , Se Voi Avere a DSD ,
persone Piace A utilizzo Adatto Definitivo Screening ,
I 'LL Aspetto A Esso , Esso soltanto si applica A DSD .
Onestamente , Esso 'S non Veramente a predittivo- modellazione strategia ,
né Fare Essi reclamo Esso È .
Ma I Trovare persone sembrare A utilizzo Esso Quello modo .
I 'LL utilizzo Inoltrare Selezione .
Se Voi Sapere Che cosa IL AICc statistica È , Noi 'LL Fare Quello In GenReg , In JMP 17 .
Poi Noi 'LL Aspetto A qualcosa Essi Avere In GenReg Quello 'S molto Carino .
Quello È IL QUALUNQUE COSA algoritmo .
I 'M andando A utilizzo Quello con Inoltrare Selezione .
Poi I 'M andando A Aspetto A qualcosa persone Maggio non Sapere .
Esso 'S a nascosto gem In JMP .
Qualcosa chiamato Trasloco Media In IL Gradualmente piattaforma .
Giovanni Saulo Mettere Esso Là molti anni fa .
I pensare Lui era essendo molto perspicace .
Poi Noi 'Rif andando A parlare Di QUALUNQUE COSA E Neurale Reti .
Fondamentalmente , NO software fa Questo .
I Avere lavorato con IL Predetto ,
Alcuni Di Voi Sapere Wayne Levin E Predetto A sviluppare UN aggiungere -In A Fare Questo .
Esso 'S attualmente IL soltanto software disponibile Quello fa Questo .
IL QUALUNQUE COSA aggiungere -In era usato A Fare IL Neurale Reti .
I vinto 'T Ottenere in IL aggiungere -In particolarmente ,
I 'LL Appena velocemente spettacolo persone Dove questi cose Sono .
Poi Finalmente I disse IL quarto strategia era usato A Presa dati impostato
Perché I Ottenere chiesto Di Questo Tutto IL tempo .
I Appena buttato In Alcuni K -attraverso Piega convalida A utilizzo
con IL TUTTO metodi E Alcuni Di IL altro metodi .
Quelli Sono IL metodi Noi 'LL utilizzo
E per metodi Piace Adatto Definitivo ,
Inoltrare Selezione E Trasloco Media metodi ,
Noi 'LL assumere a pieno quadratico modello COME Quello È IL tradizione .
IL altro metodi , Ancora , Noi 'Rif andando A utilizzo a Neurale Rete
Quale È Di più flessibile .
Là Sono quattro risposte, E Questo È Veramente importante .
I non 'T a caso selezionare loro .
Là Sono quattro Di loro E Essi variare In complessità .
Ancora , I 'LL ammettere Questo È soggettivo .
Là È NO a livello internazionale approvato misura Di complessità
E Questo È basato su IL capacità A modello IL risposte .
Ancora , Là Sono 13 risposte .
Tipicamente , In CMC percorso lavoro , Là Sono 10 -20 , Forse Di più ,
maggior parte Di loro critico qualità attributi .
Essi Sono importante
E Essi variare entro IL sperimentare da Alcuni Sono abbastanza Basso In complessità ,
Alcuni Sono molto alto , molto difficile A modello .
Francamente , In quelli casi ,
Neurale Reti Sono fondamentalmente tuo soltanto opzione .
COSÌ paga Attenzione A Questo Perché Questo complessità
giri fuori A Essere molto importante In Come Voi volevo andare Di modellazione .
Poi IL domanda È Se I 'M andando A valutare previsione ,
BENE , Come Fare I Fare Quello ?
Ricordare , I prefer previsione Essere SU UN indipendente test impostato
con nuovo impostazioni Di IL fattori .
Quello 'S Come Noi giudice interpolazione .
BENE , qualcosa chiamato IL Radice Media Piazza Errore
O RASO punteggi È molto comune .
Questo È IL standard deviazione Di previsione errore .
Ancora , Esso 'S comunemente usato A giudice Come BENE Voi predire .
Più piccolo È Meglio , ovviamente ,
Ma Là È a problema con Esso Quello Noi ho particolarmente scoperto ,
particolarmente In simulazioni .
Modelli con Basso RASO punteggi Spesso Avere sostanziale previsione pregiudizio In loro .
In previsione , Là Veramente È Ancora a pregiudizio -varianza commercio -spento .
COSÌ Come Fare Noi valutare pregiudizio ?
BENE , Là 'S NO concordato su approccio A Quello O .
Ma IL più facile modo E IL maggior parte visivo modo
È attuale di previsto trame SU a test impostato .
Idealmente , Se Voi erano A adatto a pendenza
A IL attuale con un -previsto complotto , I 'LL spettacolo UN esempio .
IL ideale previsione equazione Quello a pendenza volevo Essere uno con UN intercettare Di zero .
IL più lontano IL pendenza È da uno , IL maggiore IL pregiudizio .
Per scopi Di dimostrazione , I 'M andando A impostato
a specificazione Di 0 .85 -1 .15 con a bersaglio Di 1 per IL pendenza .
Se Voi Potere rimanere entro Quello allineare ,
Poi I 'D Dire Voi probabilmente Avere accettabile quantità Di pregiudizio .
In realtà Quello succede A Essere Di più Di a soggetto questione problema .
Poi Finalmente I disse , "BENE , Voi Potere adatto a pendenza A IL attuale con un -previsto complotto .
Là 'S UN aggiuntivo problema ."
IL predittore È IL previsto valori .
Essi Avere a quantità Di errore In loro .
COSÌ Questo È In realtà UN errori E variabili problema ,
Quale È non comunemente riconosciuto .
Ma JMP 17 ha a Veramente Carino soluzione .
Esso 'S chiamato IL Passando -Bablok modellazione algoritmo
E Esso 'S stato BENE -stabilito , particolarmente nel biofarmaceutica .
Questo si adatta a pendenza , prendendo in account errori In X , IL predittore .
COSÌ Come fa Esso lavoro ?
BENE , Esso si adatta a pendenza .
Se Voi Aspetto SU IL Sinistra ,
Voi 'LL Vedere IL pendenza È Di 0 .5 . Noi Avere forte pregiudizio .
Là 'S a quantità Di previsione pregiudizio .
Che cosa I Veramente Piace In IL applicazione In JMP , Essi Dare Voi IL riferimento linea .
IL tratteggiato blu linea È IL ideale linea pendenza Di uno , intercettare Di zero .
SU IL Sinistra , Nostro predittivo modello È mostrando a quantità Di pregiudizio .
Esso 'S sistematicamente non predire IL risposta .
A IL Giusto , È a caso Dove Là 'S In realtà a piccolo quantità Di pregiudizio
In generale , Quello volevo Essere accettabile .
Di IL modo , questi erano scelto COME uno 'S modelli
Quello avevo relativamente Basso complessivamente RASO punteggi .
Questi Sono chiamato IL Passando -Bablok pendii
E Essi Sono integrante A Come I valutare previsione ,
IL complessivamente RASO E IL pendii .
Che cosa I 'M andando A Fare A Questo punto ,
I 'M andando A In realtà andare Sopra A JMP , Se Voi assistente 'T mente .
I 'LL Fare a presto modifica In IL schermo Qui
E I 'LL Fare Questo COME grande COME I Potere per tutti .
Complessivamente In Questo esercizio ,
I adatto vicino A 140 modelli E I fatto loro Tutto individualmente E valutato loro .
SÌ , Esso preso abbastanza a Mentre
E I 'M andando A spettacolo a grafico A Tentativo A riassumere IL risultati
per IL diverso metodi .
I 'M andando A aprire a Grafico Costruttore sceneggiatura .
I 'LL Fare Questo COME grande COME I possibilmente Potere per tutti .
I 'M usando Alcuni locale dati filtri , A definire IL display .
Avviso Noi Avere quattro formazione scenari .
I 'LL inizio con Dove IL DSD È IL formazione impostato .
Noi adatto modelli A IL confine
E Poi Noi valutare loro E Come Essi previsto
IL spazio -riempimento progetto punti .
Y2 È IL facile risposta .
I previsto Tutto approcci A Fare BENE , Essi fatto .
Avviso I impostato questi specifiche limiti E Quello 'S 0 .85 -1 .15
Tutto caduto entro Quello ammissibile regione .
Due Di IL metodi Quello fatto BENE ,
I particolarmente piaciuto IL in movimento media ,
COSÌ Esso fatto bello BENE .
Nessuno Di loro avevo a pendenza Di esattamente uno .
IL DSD punti assistente 'T esattamente predire Che cosa 'S andando SU
In IL spazio -riempimento progetto punti , Ma Essi Tutto fatto relativamente BENE .
Ora Noi 'LL andare A moderare complessità .
Ora Voi inizio A Vedere Alcuni separazione .
Esso 'S ottenere Più forte A modello IL superficie .
Ancora , I 'M usando Questo intervallo Di 0 .85 -1 .1 .
I 'M guardare SU IL y -asse A IL RASO punto standard deviazione Di previsione .
SU IL x -asse , I 'M guardare A pendenza .
Per Anno 1 , usando IL DSD A predire
IL spazio -riempimento progetto punti COME IL test impostato .
IL soltanto modelli Quello Veramente eseguito BENE erano IL Neurale Reti con QUALUNQUE COSA .
Di IL modo , IL codice È NN È Neurale Rete ,
H È numero Di nascosto nodi .
Noi Avere modelli con variabile livelli Di nascosto nodi
E I semplicemente valutato RASO punteggi E pendenza .
Noi andare A Di più complessità .
Ora Y3 ha alto complessità .
Esso È difficile A modello .
IL più basso RASO punteggi erano IL metodi Voi Vedere SU IL inferiore Giusto ,
Ma Voi Potere Vedere Là 'S sostanziale previsione pregiudizio .
I sentito complessivamente IL migliore combinazione Di Basso -pregiudizio
E RASO punto erano Neurale Reti , particolarmente uno con 27 nascosto nodi .
Poi Finalmente numero quattro È alto complessità .
Noi adatto IL modello A IL DSD E applicato Esso A IL spazio -riempimento punti .
I non 'T pensare Qualunque Di IL modelli fatto Grande .
Tutto Di loro ha mostrato Alcuni previsione pregiudizio .
Forse IL migliore prestazione era a Neurale Rete con 12 nascosto nodi .
Esso avevo IL più basso RASO punto , Ma Ancora , Là erano Alcuni problemi con pregiudizio .
COSÌ Quello 'S uno strategia .
BENE , Che cosa Se I erano A Fare IL opposto ?
I adatto IL modello A IL spazio -riempimento punti
E Poi fare domanda a loro A IL confine DSD punti .
Ancora , permettere 'S inizio con IL più facile caso .
Y2 Veramente fa . Esso 'S a bello semplice risposta .
In realtà , IL QUALUNQUE COSA metodo In GenReg usando QUALUNQUE COSA E Inoltrare fatto molto BENE .
IL Prossimo migliore I Pensiero era a Neurale Rete con 10 .
Ricordare, Là 'S a poco morso Di estrapolazione andando SU Qui .
Finalmente , Anno 1 con moderare complessità .
Ancora , soltanto IL Neurale Reti fatto BENE .
COME Noi andare su In complessità , sempre più Appena IL Neurale Reti Sono lavorando.
Voi 'LL Trovare simile risultati per IL altro approcci .
I vinto 'T spettacolo Tutto Di loro , Essi 'Rif coperto In IL appunti .
Ma IL generale conclusione di IL modo , È
Quello Quando Voi utilizzo IL confine punti COME a test impostato
O Voi utilizzo IL spazio -riempimento disegni COME a test impostato E Tentativo A predire IL altro ,
Essi 'Rif Appena non facendo COME BENE COME Essi Dovrebbe .
In altro parole , COME I disse prima , IL confine punti ,
IL DSD punti E IL spazio -riempimento progetto punti ,
Là Sono differenze In loro cinetico comportamento Quello Noi 'Rif non raccolta su .
IL soltanto modo Noi 'Rif andando A scegliere Esso su
È A In realtà adatto modelli Sopra IL Totale progetto spazio .
Noi fatto Fare Quello di IL modo .
I Dovrebbe Appena velocemente spettacolo Voi .
I usato IL Totale dati E Noi adatto modelli E Noi In realtà fatto bello BENE .
I non 'T spettacolo IL Passando -Bablok pendii .
I Volere Appena velocemente Fare a poco Di più lavoro con JMP per quelli Chi Sono interessato .
IL Passando -Bablok pendii Potere Essere Fatto In Adatto Y di X .
I Volere ammettere Noi ha scritto a sceneggiatura
E aggiunto Esso A IL predittivo aggiungere -In A Fare Questo In Adatto Y di X ,
Ma Voi Potere facilmente Fare Esso te stesso .
Qui , E I 'LL scegliere uno Di IL casi , È IL DSD dati E I 'LL scegliere Anno 1 .
Come fatto Noi Fare montaggio modelli ?
Se Voi Aspetto In IL menu , Là 'S IL Passando -Bablok .
I fortemente suggerire Voi Aspetto A Esso .
A quantità Di regressione problemi Sono errori In variabili .
Come fatto IL metodo Fare Esso complessivamente ?
I Volere A spiegare qualcosa altro .
IL arancia punti Sono IL DSD , IL confini .
IL blu punti Sono IL spazio -riempimento progetto punti .
Qui I adatto modelli A IL DSD
E IL Passando -Bablok pendii Sono essendo adatto A IL spazio -riempimento progetto punti .
Complessivamente , IL migliore prestazione era girato In di IL DSD .
Là 'S uno Di loro Qui .
Esso 'S Saywood 6 .
Un altro uno Quello avevo … I dimenticato Che cosa Esso era .
Permettere Me allargare Questo fuori per Voi .
Diciannove .
Avviso IL pendenza È vicino A uno ,
Ma Voi Potere chiaramente Vedere Là È Alcuni pregiudizio .
In altro parole , Voi Potere Vedere UN offset fra IL montato pendenza
E IL ideale pendenza , IL tratteggiato blu linea .
Questo È bello tipico complessivamente .
I 'LL Appena molto velocemente spettacolo Voi .
Se Voi Avere JMP Professionista E Voi Volere A Fare TUTTO usando lineare modelli ,
Appena andare A Adatto Modello , Richiamo .
Questo È a pieno quadratico modello .
Voi Potevo Fare altri .
Andare A GenReg E Poi Sotto stima metodi .
Là 'S QUALUNQUE COSA Inoltrare .
Là 'S QUALUNQUE COSA Lazo .
Questi lavoro molto BENE .
Da a quantità Di lavoro In questi metodi ,
I Ancora Trovare TUTTO Inoltrare dà Voi IL migliore risultati .
IL Lazo tende A Dare Voi a quantità Di prevenuto risultati
SU test set In particolare .
Se Voi 'Rif interessato In modello media , Se Voi Avere JMP standard ,
Appena andando A colpo richiamo Ancora , Appena andare A IL Gradualmente piattaforma .
Non l'ho fatto 'T Fare Esso . Gradualmente .
I vinto 'T correre Esso .
Esso Volere Prendere pure lungo Perché modello media usi migliore sottoinsiemi regressione .
Esso 'S tempo -consumando , Ma Esso 'S Là .
Ancora , Neurale Reti con QUALUNQUE COSA ,
Voi Avere A Avere IL Predetto aggiungere- In A Fare Quello .
Là 'S a collegamento A Esso Se Voi 'Rif interessato .
A Questo punto ,
I 'M andando A non Fare pure tanto Di più analisi .
Ancora , Voi Potere andare Attraverso E Aspetto A IL vario pendii
per IL vario risposte
E Voi Potere Vedere molti Di questi metodi risultato In altamente prevenuto pendii .
In altro parole , IL DSD punti E IL spazio -riempimento disegni Sono pure diverso .
Noi ho Veramente avuto A capire Noi Bisogno A adatto modelli
Sopra IL intero progetto regione .
A Questo punto , I 'M andando A Appena fine su .
Di IL modo , Là È Abbastanza materiale Qui,
E I Fare Avere fondamentalmente molti discorsi Quello Sono combinato in Qui .
I scusa , Ma I pensare Là 'S UN importante messaggio Qui .
Di IL modo , I 'M Appena mostrando diapositive con IL Passando -Bablok pendii .
Poi Finalmente , I Volere A Appena Dare Voi Alcuni finale pensieri .
I pensare Noi Veramente Bisogno Alcuni nuovo pensiero In statistiche .
Noi assistente 'T Avere A gettare fuori qualunque cosa Noi ho stato facendo .
I 'M non detto Quello .
IL maggior parte importante È Noi Sono In IL era Di digitale scienza .
Digitale chimica , digitale biologia , digitale biotecnologia Sono Qui .
Essi 'Rif non Domani . Noi ho avuto lontano Di più automazione .
Molti Di Grande ,
particolarmente In biotecnologia , pilota E panca scala
dispositivi Quello scala bene , Dove Noi Potere Fare molti Di esperimenti .
IL problema È complessità .
Noi Bisogno A pensare diversamente .
Macchina apprendimento metodi tramite QUALUNQUE COSA
Sono molto importante per montaggio questi complesso sistemi .
Noi Bisogno A Ottenere lontano da IL risposta superficie approcci
Quello Veramente rifugio 'T cambiato .
Forse Noi ho avuto computer E Alcuni nuovo disegni .
I pensare DSD Sono Veramente molto Intelligente .
Noi Avere ottimale disegni , Ma Essi soffrire da IL fatto Essi 'Rif confine disegni
E persone Mantenere insistendo SU pieno quadratico modelli .
Quello 'S a errore , COME I ho provato A spettacolo brevemente In IL parlare ,
E Voi Volere Essere capace A scaricamento IL parlare ,
Voi Potere Vedere Come male questi metodi generalmente fatto con IL complesso risposte .
COME lontano COME I 'M interessato , Noi Bisogno nuovo tipi Di ottimale disegni .
A a minimo , questi Bisogno A ospitare a quantità Di fattori .
Patty , di IL modo , senza ottenere in dettagli , ha correre a DSD …
Non a DSD . Voi fatto spazio -riempimento progetto con 18 corre .
Dato Essi Avere Ambra Tecnologia disponibile ,
Se Voi Sapere Che cosa Quello È , Essi Potere Fare Esso .
Perché Fare Noi Bisogno Quello ?
Perché questi sistemi Sono interattivo .
Noi Bisogno A fermare pensiero Essi 'Rif a minore parte Di IL equazione .
Principale effetti Fare non descrivere IL comportamento Di a complesso sistema .
Suo interattività È Che cosa unità IL comportamento .
Noi Bisogno A copertina IL interno Di IL progetto regione .
SÌ , Noi volevo Piace A copertina IL confini pure .
Noi assistente 'T Volere A Essere specificando a modello .
Ottimale disegni richiedere Voi specificare Che cosa È Generalmente a pieno quadratico modello .
Noi Bisogno A Ottenere lontano da Quello .
Spazio -riempimento disegni , di IL modo ,
Sono ottimale disegni Quello Fare non richiedere a modello Essere specificato .
Ma Essi 'Rif non IL totale risposta .
Noi Bisogno A copertina IL progetto spazio .
Noi Bisogno A Dare IL utente a quantità Di ingresso
Quello volevo Essere scienziati SU Come Essi distribuire IL punti .
IL lavoro Di Lunedi Lunedi E Anderson -Cucinare punto IL modo .
I vinto 'T Avere tempo A Ottenere in Quello .
Quello 'S un altro argomento .
Noi Bisogno A Essere capace A facilmente combinare Nostro progetto con altro dati .
Quello include ingegneria corre , GMP corre ,
Anche modelli da parziale differenziale equazioni E simulazioni .
Particolarmente Se Voi Volere A Ottenere in digitale Gemelli ,
Voi ho avuto A Essere capace A Fare Quello usando Che cosa I chiamata meta modelli .
Poi Finalmente , Patty menzionato Questo , COSÌ I ricercato A Portare Esso su .
IL standard pratica In progetto Di esperimenti , supponendo
Quello in qualche modo Voi ho avuto A schermo fuori fattori
È In realtà a Veramente alto -rischio , NO -ricompensa strategia In complesso sistemi .
Voi Volere rimpianto Esso .
Voi Volere un giorno , A a Dopo palcoscenico , Venire Indietro E Avere A rifare sperimentale lavoro .
I ho visto Questo tempo E Ancora .
In complesso sistemi ,
Questo idea Quello Là Sono attivo E inattivo fattori È semplicemente sbagliato .
Essi Tutto questione A Alcuni livello in qualche luogo In IL progetto spazio .
Francamente , con Nostro moderno utensili , Voi assistente 'T Bisogno A Fare Esso Comunque .
Anche , qualcosa altro persone Fare riflessivamente ridurre lineare modelli .
Noi ho mostrato In Nostro ricerca In QUALUNQUE COSA .
Anche , a Carino carta di Smucker , Edoardo ,
E Noi ha mostrato riducendo modelli degrada previsione .
Perché ? Perché Voi 'Rif fabbricazione tuo modello più rigido E più rigido ,
Esso 'S non andando A interpolare BENE .
I Volere fermare A Questo punto E Là Sono Alcuni riferimenti A IL FINE .
