Non tutte le sfide sperimentali richiedono lo stesso approccio. Alcune traggono vantaggio da un'esplorazione ampia, altre da un'attenta ottimizzazione e altre ancora da una combinazione di entrambe. In questo workshop pratico, i partecipanti impareranno a scegliere le strategie sperimentali più adatte ai loro obiettivi, vincoli e alla fase di apprendimento in cui si trovano. Attraverso esempi pratici, esploreremo come considerazioni quali apprendimento e ottimizzazione, limitazioni delle risorse e opportunità di sperimentazione sequenziale influenzino la scelta della strategia. Nel corso del workshop, metteremo inoltre in evidenza come la progettazione tradizionale degli esperimenti e l'ottimizzazione bayesiana si completino a vicenda e come questi metodi possano essere utilizzati insieme per risolvere in modo efficiente problemi sperimentali reali.
Notare che: Questo workshop utilizza i tradizionali strumenti DOE disponibili in JMP, nonché l'ottimizzazione bayesiana in JMP Pro. Possiamo fornire l'accesso a un laboratorio virtuale da utilizzare sul vostro laptop se desiderate provare questa funzionalità ma non avete JMP Pro installato al momento del workshop.
