ベイズ最適化か、それとも従来型の実験計画法か？洞察を得るための最良の道筋を見つけるすべての実験課題に同じアプローチが適しているわけではありません。幅広い探索が有効な場合もあれば、慎重な改良が有効な場合もあり、両方を組み合わせることでより効果的な場合もあります。この実践的なワークショップでは、参加者は自身の目標、制約、学習段階に合った実験戦略を選択する方法を学びます。具体的な例を通して、学習と最適化のどちらを優先するか、リソースの制約、逐次実験の機会といった要素が戦略選択にどのように影響するかを探ります。また、従来の実験計画法とベイズ最適化がどのように相互補完し合うか、そしてこれらの手法を組み合わせて現実世界の実験問題を効率的に解決する方法についても解説します。
ご注意ください：このワークショップでは、JMPに搭載されている従来のDOEツールに加え、JMP Proのベイズ最適化機能を使用します。ワークショップ開催時にJMP Proがインストールされていない場合でも、この機能を試してみたい場合は、ノートパソコンで使用できる仮想ラボへのアクセスを提供いたします。
