Dans cette présentation, Chris Gotwalt, responsable scientifique des données de JMP, présentera les nouvelles fonctionnalités de JMP 19.
Nous explorerons en particulier le point fort de cette nouvelle version : l'optimisation bayésienne , un cadre « d'apprentissage actif » pour l'optimisation des produits et des processus industriels qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires aux projets de développement de produits.
Nous mettrons également en avant les nouvelles fonctionnalités suivantes :
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Panneau de configuration du profileur remanié : configurez et personnalisez facilement vos paramètres d'optimisation de modèle.
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Analyse causale (appariement par score de propension) : aide à découvrir des relations causales dans les données d'observation, ce qui est important dans les domaines de la médecine et des sciences de la vie.
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Méthodes de modélisation des pics et de correction de la ligne de base dans FDE
