In dieser Präsentation stellt Chris Gotwalt, Chief Data Scientist bei JMP, die neuen Funktionen in JMP 19 vor.
Insbesondere werden wir das Highlight dieser neuen Version untersuchen: die Bayesianische Optimierung , ein „aktives Lern“-Framework für die industrielle Produkt- und Prozessoptimierung, das den Zeit- und Ressourcenaufwand für Produktentwicklungsprojekte drastisch reduziert.
Wir werden außerdem die folgenden neuen Funktionen hervorheben:
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Überarbeitetes Profiler-Bedienfeld : Konfigurieren und passen Sie Ihre Modelloptimierungseinstellungen ganz einfach an.
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Kausalanalyse (Propensity Score Matching) : Hilft, kausale Zusammenhänge in Beobachtungsdaten aufzudecken, was in den Bereichen Medizin und Biowissenschaften wichtig ist.
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Spitzenmodellierung und Basislinienkorrekturmethoden in FDE
