JMP (R) Pro (2019-EU-TUT-141)를 사용한 기계 학습 소개수준 : 고급
직무 기능 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
산업 : 교차 산업
Chris Gotwalt, JMP 통계 연구 및 개발 이사
이 튜토리얼에서는 JMP Pro의 도구를 사용하여 기계 학습 방법을 적용하는 방법에 대한 일반적인 개요를 제공합니다. 필수적인 아이디어는 기계 학습의 기본 도구가 실제로 모델링 데이터에 대한 이전 방법보다 모델링을 쉽게한다는 것입니다. 먼저 모델을 기계 학습 프레임 워크에서 선택하는 방법에 대한 기본 개념을 소개 한 다음 유효성 검사 열 만들기 유틸리티를 사용하여 모델을 설정하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 JMP Pro 14에 추가 된 데이터 무손실에 대한 새로운 접근 방식 인 ADI를 시연합니다. 그 후에 우리는 JMP Pro에서 기계 학습을위한 가장 중요한 플랫폼 인 신경, 파티션 및 일반 회귀를 설명 할 것입니다. 마지막으로 Model Comparison을 사용하여 사용할 모델에 대한 최종 결정을 내리고 Formula Depot를 사용하여 JMP Pro 외부에서 모델을 사용하는 스코어링 코드를 만듭니다. JMP의 독창적 인 상호 작용과 데이터와 그래프 간의 긴밀한 연관성을 통해 모델링 의사 결정 프로세스를 직관적이고 투명하게 만드는 한편 기계 학습 모델의 "블랙 박스 내부를 보는 방법"을 제시합니다. 제품 수 있습니다.
