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これから学ぶ実験計画法 -基礎からベイズ最適化を用いた適応的手法まで-

以下のアンケートに回答いただきますと、動画のスライドをダウンロードできます。ぜひご協力ください！ https://forms.office.com/r/zWRzLnkULb 時間やコストがかかるモノづくりのプロセスにおいて、試作回数を減らすことは開発コストの低減に繋がります。実験計画を行うと、少ない試行回数で、あるプロセスの結果 (応答) に対して特定の因子がどのような影響を与えるかを判別するのに役立ちます。Statistics and Machine Learning Toolbox™ を利用すれば、完全実施計画、一部実施要因計画、D 最適計画、準乱数計画、応答曲面計画などの実験計画を立てたり、実験結果を可視化したりすることができます。 本セッションでは、実験計画に関する基本的な方法を例示し、確率的な予測を通じて最適な次の実験点を追求するベイズ最適化を活用した方法をご提案いたします。 ＜チャプター＞ 00:00 Part-1: 古典的実験計画法 25:58 Part-2: ベイズ最適化を用いた適応的実験計画法 - MATLABについて: https://bit.ly/2qqoOIR - Simulinkについて: https://bit.ly/388Ysfn - MathWorks製品一覧: https://bit.ly/38jFoNc - MathWorksソリューション一覧: https://bit.ly/3ej86BO - 無料2時間MATLABチュートリアルで学ぶ: https://bit.ly/3kTP5a8 - MATLABとSimulinkの最新バージョンをチェックする: https://bit.ly/2rWZ7js - 評価版の入手、サポートや営業への問い合わせ: http://tinyurl.com/3mn5e9s2 - カスタマイズのお見積り依頼はこちら: http://tinyurl.com/376d26hp #MATLAB #実験計画法 #ベイズ最適化 © 2024 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See www.mathworks.com/trademarks for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders.