L'ottimizzazione bayesiana, nota anche come BayesOpt, è una nuova piattaforma in arrivo su JMP Pro 19. Grazie a questa piattaforma, è possibile utilizzare i dati esistenti per adattare un modello e quindi utilizzare tale modello per decidere in modo intelligente dove campionare successivamente. Queste nuove osservazioni vengono utilizzate per aggiornare il modello e trovare campioni ancora migliori. Questo processo può iniziare con un numero minimo di esecuzioni, il che significa sprecare meno risorse su campioni subottimali e dedicare più tempo all'esplorazione di nuove opportunità.
Ulteriori risorse:
- Tutorial per sviluppatori: https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP-Events/Developer-Tutorial-Bayesian-Optimization/ev-p/894910
- Articolo di JMP Cable: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Introducing-the-Bayesian-Optimization-platform-in-JMP-Pro/ba-p/897807
