Livello: avanzato
Funzione di lavoro: analista / scienziato / ingegnere
Industria: industria trasversale
Chris Gotwalt, direttore della ricerca e dello sviluppo statistici di JMP, SAS
In questo tutorial forniremo una panoramica generale su come applicare i metodi di apprendimento automatico usando gli strumenti in JMP Pro. L'idea essenziale è che gli strumenti di base dell'apprendimento automatico rendano la modellazione più semplice rispetto ai precedenti approcci alla modellazione dei dati. Inizieremo introducendo i concetti di base su come i modelli vengono scelti in un framework di machine learning, quindi mostriamo come impostarlo con l'utility Make Validation Column. Quindi dimostreremo ADI, un nuovo approccio alla mancata imputazione dei dati che è stato aggiunto a JMP Pro 14. Successivamente, illustreremo le piattaforme più importanti per l'apprendimento automatico in JMP Pro: Neural, Partition e Generalised Regression. Alla fine utilizzeremo Model Comparison per prendere una decisione definitiva sul modello da utilizzare e utilizzare il Depot delle formule per creare un codice di calcolo del punteggio per utilizzare il modello al di fuori di JMP Pro. In tutto illustreremo l'esclusiva interattività in JMP e la sua stretta associazione tra dati e grafici, che rende il processo decisionale di modellazione intuitivo e trasparente, consentendo anche di "vedere all'interno della scatola nera" di modelli di apprendimento automatico in un modo che nessun altro prodotto può.
