Accélérer l'innovation grâce à l'optimisation bayésienne dans JMP Pro 19L'optimisation bayésienne est une technique d'apprentissage actif qui réduit considérablement le temps et le coût de mise sur le marché de nouveaux produits. Elle exploite toutes les informations disponibles et tire des enseignements des réponses pour formuler des recommandations sur les prochaines étapes. Cet atelier présente l'optimisation bayésienne dans JMP Pro 19. Grâce à cette nouvelle plateforme, la méthodologie sera immédiatement accessible à toute personne familiarisée avec l'incroyable polyvalence de JMP Profiler pour la gestion des réponses multiples et des contraintes d'entrée. Bien que la plateforme soit facile à prendre en main pour les novices, ne nécessitant aucune formation préalable en statistique ou en apprentissage automatique, elle n'est pas une boîte noire. Les personnes expérimentées en modélisation peuvent rapidement comprendre son fonctionnement. Les hypothèses et les exigences sont si minimales que les praticiens expérimentés pourraient avoir plus d'habitudes à désapprendre que de nouveaux concepts à apprendre.
