Bayesianische Optimierung, kurz BayesOpt, ist eine neue Plattform in JMP Pro 19. Mit ihr können Sie Ihre vorhandenen Daten nutzen, um ein Modell zu trainieren und dieses Modell anschließend intelligent für die nächste Stichprobenentnahme zu verwenden. Die neuen Beobachtungen dienen der Aktualisierung des Modells und der Suche nach noch besseren Stichproben. Dieser Prozess kann mit einer minimalen Anzahl von Durchläufen gestartet werden, wodurch weniger Ressourcen für suboptimale Stichproben verschwendet werden und mehr Zeit für die Erkundung neuer Möglichkeiten bleibt.
Weitere Ressourcen:
- Entwickler-Tutorial: https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP-Events/Developer-Tutorial-Bayesian-Optimization/ev-p/894910
- JMP Cable-Artikel: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Introducing-the-Bayesian-Optimization-platform-in-JMP-Pro/ba-p/897807
