JMP® Pro를 사용한 기계 학습 소개( 2019-EU-TUT-141 )레벨: 고급
직무: 분석가/과학자/엔지니어
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 JMP 이사
이 자습서에서는 JMP Pro의 도구를 사용하여 기계 학습 방법을 적용하는 방법에 대한 일반적인 개요를 제공합니다. 핵심 아이디어는 기계 학습의 기본 도구가 실제로 데이터 모델링에 대한 이전 접근 방식보다 모델링을 더 쉽게 만든다는 것입니다. 기계 학습 프레임워크에서 모델을 선택하는 방법에 대한 기본 개념을 소개하는 것으로 시작한 다음 Make Validation Column 유틸리티를 사용하여 설정하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 JMP Pro 14에 추가된 누락 데이터 대치에 대한 새로운 접근 방식인 ADI를 시연합니다. 그런 다음 JMP Pro에서 기계 학습을 위한 가장 중요한 플랫폼인 신경망, 분할 및 일반화 회귀를 설명합니다. 마지막에는 모델 비교를 사용하여 사용할 모델에 대한 최종 결정을 내리고 Formula Depot를 사용하여 JMP Pro 외부에서 모델을 사용하기 위한 채점 코드를 생성합니다. 전반에 걸쳐 JMP의 고유한 상호 작용과 데이터와 그래프 사이의 긴밀한 연관성을 설명하여 모델링 의사 결정 프로세스를 직관적이고 투명하게 만드는 동시에 다른 사람이 볼 수 없는 방식으로 기계 학습 모델의 "블랙 박스 내부를 볼" 수 있습니다. 제품 수 있습니다.
암사슴예측 모델링지도 시간Re: JMP® Pro를 사용한 기계 학습 소개( 2019-EU-TUT-141 )그라치에 @제프_퍼킨슨 , @chris_gotwalt1
차오 지안파올로
Re: JMP® Pro를 사용한 기계 학습 소개( 2019-EU-TUT-141 )@지안파올로 , 지금 Chris의 자료를 첨부했습니다.
Re: JMP® Pro를 사용한 기계 학습 소개( 2019-EU-TUT-141 )안녕하세요 크리스,
관련 프레젠테이션 문서도 업로드할 수 있습니다.
고급 감사합니다
지아파올로
