De nombreux problèmes d'ingénierie et scientifiques consistent à trouver les conditions opératoires optimales tout en minimisant le nombre d'expériences coûteuses ou chronophages. Cette session démontre comment l'optimisation bayésienne de JMP Pro guide intelligemment l'expérimentation en tirant des enseignements des résultats précédents et en recommandant les conditions expérimentales les plus pertinentes. À l'aide d'un exemple intuitif d'optimisation de la croissance des plantes, nous illustrons comment l'optimisation bayésienne équilibre exploration et exploitation pour rechercher efficacement les conditions optimales sans tester exhaustivement toutes les combinaisons possibles. Ce flux de travail pratique met en lumière comment JMP Pro contribue à réduire l'effort expérimental, à accélérer la découverte, à préserver les ressources précieuses et à prendre des décisions éclairées et basées sur les données dans les domaines de l'ingénierie, de la production, de l'agriculture, du développement de produits et de la recherche scientifique.
