統計解析ソフトウェアJMP 実験計画法(DOE)のその先へ:ベイズ最適化の基礎と活用 ~少ない実験で効率よく最適条件を探索~
「Bayes最適化」(ベイズ最適化)の特徴と活用例をご紹介します。
製品設計・開発などでは、限られた試行回数の中で効率よく最適な条件を見つけることが求められます。実験計画法(DOE)は有効な手法の一つですが、あらかじめ複数の実験をまとめて実施する必要があるため、実験回数を抑えながら最適条件を探索することや、複雑な非線形関係がある場合には難しさもあります。
本セミナーでは、少ない実験回数で最適条件に近づくことができる「Bayes最適化」の基本的な考え方とメリットを解説します。さらに「Bayes最適化」を用い、プロファイルを活用して多特性や制約条件を考慮しながら、次に試すべき実験条件を逐次的に提案し、効率的に最適化を進める方法を具体例とともに紹介します。
主な内容;
・実験計画法(DOE)でできることとその限界
・Bayes最適化の概要とそのメリット
・JMP Proにおける「Bayes最適化」の特徴
▼詳細&お申込み
https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/non-series/2026/05-28-pro-bayes

| 開催日時 | 2026年05月28日(木) 14:00 ~ 15:30 Zoomを使用したオンラインセミナーです。ライブ開催。 |
|---|---|
| 参加費 | 無料 事前のお申し込みが必要です |
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