베이지안 최적화는 산업 실험 분야에서 떠오르는 스타로 주목받고 있지만, 전통적인 실험 설계(DOE) 접근 방식과 어떻게 조화를 이룰까요? 적응적이고 목표 지향적인 전략은 복잡한 시스템에서 효율성과 통찰력 생성을 획기적으로 향상시킬 수 있지만, DOE는 여전히 산업 현장에서 중요한 기반으로 자리 잡고 있습니다.
이번 발표에서는 제 연구와 실무자들과의 논의를 통해 얻은 교훈을 공유하고, JMP 워크플로우 내에서 베이지안 최적화를 적용하는 실용적인 전략을 제시하며, 산업 실험을 위한 고전적 방법과 현대적 방법을 연결하는 방안을 설명합니다.
