En ny forskningsmetod utvecklad av ett team av forskare vid Massachusetts Institute of Technology (MIT) kan hjälpa företag att genomföra bättre experiment och fatta mer välgrundade beslut.
Metoden, som kallas "Bayesian optimization", använder en kombination av maskininlärning och statistiska tekniker för att identifiera de mest lovande experimenten att köra och sedan justera dessa experiment i farten baserat på resultaten.
Bayesiansk optimering har redan använts framgångsrikt i en mängd olika tillämpningar, inklusive läkemedelsupptäckt, tillverkning och finans. Detta är dock första gången som det har tillämpats på affärsexperiment.
I en artikel publicerad i tidskriften Management Science visar MIT-teamet hur Bayesiansk optimering kan hjälpa företag att driva mer effektiva och effektiva experiment. Teamet genomförde en serie experiment med en simulerad verksamhet och fann att Bayesiansk optimering förbättrade experimentens effektivitet med upp till 50 %.
Bayesiansk optimering kan användas för att förbättra effektiviteten av experiment på ett antal sätt. För det första kan det hjälpa företag att identifiera de mest lovande experimenten att köra. Detta görs genom att använda en maskininlärningsalgoritm för att lära av tidigare experiment och sedan förutsäga vilka experiment som mest sannolikt kommer att bli framgångsrika.
För det andra kan Bayesiansk optimering hjälpa företag att justera sina experiment i farten baserat på resultaten. Detta görs genom att använda en statistisk teknik som kallas Bayesian uppdatering för att uppdatera uppfattningarna om systemet som studeras när ny data samlas in.
För det tredje kan Bayesiansk optimering hjälpa företag att identifiera den optimala stopppunkten för sina experiment. Detta görs genom att använda en statistisk teknik som kallas sekventiell stopp för att avgöra när experimentet har gett tillräckligt med information för att fatta ett beslut.
Bayesiansk optimering är ett kraftfullt nytt verktyg som kan hjälpa företag att köra bättre experiment och fatta mer välgrundade beslut. Genom att identifiera de mest lovande experimenten att köra, justera dessa experiment i farten baserat på resultaten och identifiera den optimala stopppunkten, kan Bayesiansk optimering hjälpa företag att spara tid, pengar och resurser.
Här är några tips för att använda Bayesiansk optimering för att köra bättre experiment:
* Börja med ett tydligt mål. Vad vill du lära dig av ditt experiment?
* Välj rätt mätvärden för att mäta din framgång. Hur vet du om ditt experiment var framgångsrikt?
* Samla in data från tidigare experiment. Detta kommer att hjälpa dig att lära dig av dina tidigare misstag och förbättra dina framtida experiment.
* Använd en maskininlärningsalgoritm för att lära av tidigare experiment och förutsäga vilka experiment som mest sannolikt kommer att bli framgångsrika.
* Justera dina experiment i farten baserat på resultaten. Var inte rädd för att ändra dina planer om uppgifterna säger att du borde.
* Identifiera den optimala stopppunkten för dina experiment. Slösa inte tid och resurser på onödiga experiment.
Bayesiansk optimering är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa företag att köra bättre experiment och fatta mer välgrundade beslut. Genom att följa dessa tips kan du få ut det mesta av Bayesiansk optimering och förbättra ditt företags prestanda.
