La optimización bayesiana, también conocida como BayesOpt, es una nueva plataforma que llega a JMP Pro 19. Con ella, puede usar sus datos existentes para ajustar un modelo y, a partir de ahí, decidir de forma inteligente dónde realizar el siguiente muestreo. Estas nuevas observaciones se utilizan para actualizar el modelo y encontrar muestras aún mejores. Este proceso puede comenzar con un número mínimo de ejecuciones, lo que significa que se desperdician menos recursos en muestras subóptimas y se dedica más tiempo a explorar nuevas oportunidades.
Más recursos:
- Tutorial para desarrolladores: https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP-Events/Developer-Tutorial-Bayesian-Optimization/ev-p/894910
- Artículo sobre JMP Cable: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Introducing-the-Bayesian-Optimization-platform-in-JMP-Pro/ba-p/897807
