通过智能实验加速优化（2026-US-30MP-3036）许多工程和科学问题都涉及如何在尽可能减少成本高昂或耗时的实验次数的同时，找到最佳运行条件。本次课程将演示 JMP Pro 中的贝叶斯优化如何通过学习以往结果并推荐最具参考价值的实验条件，智能地指导实验。我们将以一个直观的植物生长优化示例为例，说明贝叶斯优化如何平衡探索和利用，从而高效地搜索最佳条件，而无需穷举测试所有可能的组合。这一实用的工作流程突显了 JMP Pro 如何帮助减少实验工作量、加速发现、节约宝贵资源，并在工程、制造、农业、产品开发和科学研究等领域做出基于数据的可靠决策。
