Introduzione all'apprendimento automatico con JMP® Pro ( 2019-EU-TUT-141 )Livello: Avanzato
Funzione lavorativa: analista / scienziato / ingegnere
Chris Gotwalt, direttore della ricerca e sviluppo statistici di JMP, SAS
In questo tutorial forniremo una panoramica generale su come applicare i metodi di machine learning utilizzando gli strumenti di JMP Pro. L'idea essenziale è che gli strumenti di base dell'apprendimento automatico rendano effettivamente la modellazione più semplice rispetto ai precedenti approcci alla modellazione dei dati. Inizieremo introducendo i concetti di base su come vengono scelti i modelli in un framework di machine learning, quindi mostreremo come impostarli con l'utilità Make Validation Column. Quindi dimostreremo ADI, un nuovo approccio all'attribuzione dei dati mancanti che è stato aggiunto a JMP Pro 14. Successivamente illustreremo le piattaforme più importanti per il machine learning in JMP Pro: Neural, Partition e Generalized Regression. Alla fine utilizzeremo Model Comparison per prendere una decisione finale su quale modello utilizzare e utilizzeremo Formula Depot per creare codice di punteggio per utilizzare il modello al di fuori di JMP Pro. Nel corso illustreremo l'interattività unica di 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" dei modelli di machine learning in un modo che nessun altro il prodotto può.
DAIModellazione predittivaEsercitazioneOggetto: Introduzione all'apprendimento automatico con JMP® Pro ( 2019-EU-TUT-141 )Grazie @Jeff_Perkinson , @chris_gotwalt1
ciao Gianpaolo
Oggetto: Introduzione all'apprendimento automatico con JMP® Pro ( 2019-EU-TUT-141 )@gianpaolo , ora ho allegato il materiale di Chris.
Oggetto: Introduzione all'apprendimento automatico con JMP® Pro ( 2019-EU-TUT-141 )Ciao Chris,
è possibile caricare anche la documentazione di presentazione relativa.
grazie in anticipo
Giapaolo
