レベル：上級

高性能なコンピュータ上で力任せなアルゴリズムを用いて、困難な問題を強引に解こうとすることがあるでしょう。困難な問題としては、たとえば、適切な設計領域（デザインスペース）を見つけることが挙げられます。つまり、応答変数が仕様限界内に収まるような、もしくは、応答変数が複雑な非線形制約を満たすような、因子の矩形領域を見つけることがあります。

また、別の困難な問題として、ゲノム研究での大規模データに対する階層的クラスター分析が挙げられます。大規模データに対する階層的クラスター分析は、計算時間がかかっていました。これら2つの例では、力任せなアルゴリズムだけで強引に解くのではなく、繊細で注意深い方法と組み合わせることで、計算時間を短縮できます。

※ 本講演でご紹介するJMPの機能は、今後のバージョンアップでの追加を予定しています。

John Sallは、世界をリードするビジネス・アナリティクス・ソフトウェア・ベンダーである、SAS Institute Inc.の 共同創設者 兼 執行副社長で、科学者やエンジニア向けに開発された双方向で可視性に優れた統計的探索ソフトウェア「JMP」の開発者であり、現在もJMPのビジネスを率いています。
また、Sallは、「アメリカ統計学会」や、世界的最大級の学術団体である「アメリカ科学振興協会（AAAS）」のフェロー（特別研究員）でもあります。
加えて、自身の国際自然環境保護への強い関心から、世界自然保護基金（WWF）の役員や、スミソニアン国立自然史博物館の自然史諮委員会の委員も務めています。また、ノースカロライナ州立大学の評議委員も務めました。

※日本語音声吹き替えです。

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