La optimización bayesiana acelera la I+D industrial y reduce las barreras de entrada. Ahorra tiempo y recursos al aprender de los valores de respuesta observados y, al mismo tiempo, utilizar los objetivos del proyecto para recomendar las configuraciones para las siguientes pruebas.
Vea cómo utilizar las herramientas de optimización bayesiana de JMP Pro para ir más allá de las limitaciones del DOE tradicional, donde el aumento se basa únicamente en el posicionamiento previo de puntos experimentales y criterios de optimalidad del espacio de diseño.
Varios estudios de caso muestran cómo:
- Empecemos con algunos datos.
- Definir objetivo(s).
- Obtener modelo.
- Realice una búsqueda para encontrar los siguientes puntos de datos experimentales.
- Generar respuesta para nuevos datos, actualizar el modelo y repetir hasta que esté satisfecho.
Recursos
