Een nieuwe onderzoeksmethode, ontwikkeld door een team wetenschappers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT), zou bedrijven kunnen helpen betere experimenten uit te voeren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

De methode, genaamd 'Bayesiaanse optimalisatie', maakt gebruik van een combinatie van machinaal leren en statistische technieken om de meest veelbelovende experimenten te identificeren en deze experimenten vervolgens direct aan te passen op basis van de resultaten.

Bayesiaanse optimalisatie is al met succes gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder de ontdekking van geneesmiddelen, productie en financiën. Dit is echter de eerste keer dat het wordt toegepast op bedrijfsexperimenten.

In een artikel gepubliceerd in het tijdschrift Management Science laat het MIT-team zien hoe Bayesiaanse optimalisatie bedrijven kan helpen efficiëntere en effectievere experimenten uit te voeren. Het team voerde een reeks experimenten uit met een gesimuleerd bedrijf en ontdekte dat Bayesiaanse optimalisatie de efficiëntie van de experimenten met wel 50% verbeterde.

Bayesiaanse optimalisatie kan worden gebruikt om de efficiëntie van experimenten op een aantal manieren te verbeteren. Ten eerste kan het bedrijven helpen de meest veelbelovende experimenten te identificeren. Dit wordt gedaan door een machine learning-algoritme te gebruiken om te leren van eerdere experimenten en vervolgens te voorspellen welke experimenten de meeste kans van slagen hebben.

Ten tweede kan Bayesiaanse optimalisatie bedrijven helpen hun experimenten direct aan te passen op basis van de resultaten. Dit wordt gedaan door gebruik te maken van een statistische techniek genaamd Bayesiaanse actualisatie, om de opvattingen over het onderzochte systeem bij te werken naarmate er nieuwe gegevens worden verzameld.

Ten derde kan Bayesiaanse optimalisatie bedrijven helpen het optimale stoppunt voor hun experimenten te identificeren. Dit wordt gedaan door gebruik te maken van een statistische techniek genaamd sequentieel stoppen om te bepalen wanneer het experiment voldoende informatie heeft opgeleverd om een ​​beslissing te nemen.

Bayesiaanse optimalisatie is een krachtige nieuwe tool waarmee bedrijven betere experimenten kunnen uitvoeren en beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Door de meest veelbelovende experimenten te identificeren, deze experimenten direct aan te passen op basis van de resultaten en het optimale stoppunt te identificeren, kan Bayesiaanse optimalisatie bedrijven helpen tijd, geld en middelen te besparen.

Hier volgen enkele tips voor het gebruik van Bayesiaanse optimalisatie om betere experimenten uit te voeren:

* Begin met een duidelijk doel. Wat wil je leren van je experiment?

* Kies de juiste statistieken om uw succes te meten. Hoe weet je of je experiment succesvol was?

* Verzamel gegevens van eerdere experimenten. Dit zal u helpen om van uw fouten uit het verleden te leren en uw toekomstige experimenten te verbeteren.

* Gebruik een machine learning-algoritme om van eerdere experimenten te leren en te voorspellen welke experimenten de meeste kans van slagen hebben.

* Pas uw experimenten direct aan op basis van de resultaten. Wees niet bang om uw plannen te wijzigen als de gegevens u vertellen dat u dat moet doen.

* Identificeer het optimale stoppunt voor uw experimenten. Verspil geen tijd en middelen aan het uitvoeren van onnodige experimenten.

Bayesiaanse optimalisatie is een krachtig hulpmiddel waarmee bedrijven betere experimenten kunnen uitvoeren en beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Door deze tips te volgen, kunt u het maximale uit Bayesiaanse optimalisatie halen en de prestaties van uw bedrijf verbeteren.