Durch die direkte Zusammenarbeit mit dem Profiler und verbesserten Algorithmen zur Anpassung von Gaußprozessmodellen hat die Bayes'sche Optimierung einen Großteil der umständlichen statistischen Maschinerie beseitigt, die zwischen dem Experimentator und der Lösung steht, und gleichzeitig institutionelle Wissenslücken geschlossen.
Mit nur zwei ersten Versuchsreihen kann die Bayes'sche Optimierung den optimalen nächsten Versuch vorschlagen, um den Informationsgewinn pro investiertem Dollar zu maximieren. Ob Sie über historische Daten verfügen oder ganz von vorne beginnen – Sie können schnell lernen.
Die Bayes'sche Optimierung lernt mit jeder Iteration aus den Ergebnissen und gibt dem Experimentator präzisere Hinweise als herkömmliche Ansätze, wann er mit dem Experimentieren aufhören kann.
In Branchen mit hohem Innovationsdruck bei Prozessen und Produkten sowie kurzen Lernzyklen erweist sich die Bayes'sche Optimierung als wirkungsvoll, da sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Versuchsplanung erheblich reduziert.
