Ny forskningsmetode afslører, hvordan virksomheder kan køre bedre eksperimenter

En ny forskningsmetode udviklet af et team af forskere ved Massachusetts Institute of Technology (MIT) kunne hjælpe virksomheder med at køre bedre eksperimenter og træffe mere informerede beslutninger.

Metoden, kaldet "bayesiansk optimering", bruger en kombination af maskinlæring og statistiske teknikker til at identificere de mest lovende eksperimenter at køre og derefter justere disse eksperimenter i farten baseret på resultaterne.

Bayesiansk optimering er allerede blevet brugt med succes i en række forskellige applikationer, herunder lægemiddelopdagelse, fremstilling og finansiering. Det er dog første gang, at det er blevet brugt til forretningseksperimenter.

I et papir offentliggjort i tidsskriftet Management Science demonstrerer MIT-teamet, hvordan Bayesiansk optimering kan hjælpe virksomheder med at køre mere effektive og effektive eksperimenter. Holdet udførte en række eksperimenter med en simuleret virksomhed og fandt ud af, at Bayesiansk optimering forbedrede effektiviteten af ​​eksperimenterne med op til 50 %.

Bayesiansk optimering kan bruges til at forbedre effektiviteten af ​​eksperimenter på en række måder. For det første kan det hjælpe virksomheder med at identificere de mest lovende eksperimenter at køre. Dette gøres ved at bruge en maskinlæringsalgoritme til at lære af tidligere eksperimenter og derefter forudsige, hvilke eksperimenter der med størst sandsynlighed vil lykkes.

For det andet kan Bayesiansk optimering hjælpe virksomheder med at justere deres eksperimenter i farten baseret på resultaterne. Dette gøres ved at bruge en statistisk teknik kaldet Bayesiansk opdatering til at opdatere overbevisningerne om det undersøgte system, efterhånden som nye data indsamles.

For det tredje kan Bayesiansk optimering hjælpe virksomheder med at identificere det optimale stoppunkt for deres eksperimenter. Dette gøres ved at bruge en statistisk teknik kaldet sekventiel stop for at bestemme, hvornår eksperimentet har givet nok information til at træffe en beslutning.

Bayesiansk optimering er et kraftfuldt nyt værktøj, der kan hjælpe virksomheder med at køre bedre eksperimenter og træffe mere informerede beslutninger. Ved at identificere de mest lovende eksperimenter at køre, justere disse eksperimenter i farten baseret på resultaterne og identificere det optimale stoppunkt, kan Bayesiansk optimering hjælpe virksomheder med at spare tid, penge og ressourcer.

Her er nogle tips til at bruge Bayesiansk optimering til at køre bedre eksperimenter:

* Start med et klart mål. Hvad vil du lære af dit eksperiment?

* Vælg de rigtige metrics til at måle din succes. Hvordan ved du, om dit eksperiment var vellykket?

* Indsaml data fra tidligere eksperimenter. Dette vil hjælpe dig med at lære af dine tidligere fejl og forbedre dine fremtidige eksperimenter.

* Brug en maskinlæringsalgoritme til at lære af tidligere eksperimenter og forudsige, hvilke eksperimenter der med størst sandsynlighed vil lykkes.

* Juster dine eksperimenter i farten baseret på resultaterne. Vær ikke bange for at ændre dine planer, hvis dataene fortæller dig, at du bør.

* Identificer det optimale stoppunkt for dine eksperimenter. Spild ikke tid og ressourcer på at udføre unødvendige eksperimenter.

Bayesiansk optimering er et kraftfuldt værktøj, der kan hjælpe virksomheder med at køre bedre eksperimenter og træffe mere informerede beslutninger. Ved at følge disse tips kan du få mest muligt ud af Bayesiansk optimering og forbedre din virksomheds ydeevne.