Bayesianische Optimierung ist eine aktive Lernmethode, die den Zeit- und Kostenaufwand für die Markteinführung neuer Produkte drastisch reduziert. Sie nutzt alle verfügbaren Informationen und lernt aus den Antworten, um Empfehlungen für weitere Schritte zu geben. Dieser Workshop stellt die Bayesianische Optimierung in JMP Pro 19 vor. Mit dieser neuen Plattform ist die Methodik für jeden sofort zugänglich, der mit der unglaublichen Allgemeingültigkeit des JMP Profilers im Umgang mit mehreren Antworten und Eingabebeschränkungen vertraut ist. Obwohl die Plattform für Einsteiger leicht zu erlernen ist und keine vorherige Schulung in Statistik oder maschinellem Lernen erfordert, ist sie keine Blackbox. Personen mit Modellierungserfahrung verstehen die Funktionsweise schnell. Die Annahmen und Anforderungen sind so minimal, dass erfahrene Anwender möglicherweise feststellen, dass sie mehr Gewohnheiten verlernen als neue Konzepte erlernen müssen.
