Nivel: Avanzado
Función laboral: Analista / Científico / Ingeniero
Chris Gotwalt, JMP Director de Investigación y Desarrollo Estadístico, SAS
En este tutorial, brindaremos una descripción general de cómo aplicar métodos de aprendizaje automático utilizando las herramientas de JMP Pro. La idea esencial es que las herramientas básicas del aprendizaje automático realmente hacen que el modelado sea más fácil que los enfoques anteriores para modelar datos. Comenzaremos presentando los conceptos básicos de cómo se eligen los modelos en un marco de aprendizaje automático, luego mostraremos cómo configurar eso con la utilidad Crear columna de validación. Luego, demostraremos ADI, un nuevo enfoque para la imputación de datos faltantes que se ha agregado a JMP Pro 14. Después de eso, ilustraremos las plataformas más importantes para el aprendizaje automático en JMP Pro: Neural, Partition y Generalized Regression. Al final, usaremos la Comparación de modelos para tomar una decisión final sobre qué modelo usar y usaremos Formula Depot para crear un código de puntuación para usar el modelo fuera de JMP Pro. A lo largo ilustraremos la interactividad única en JMP y su estrecha asociación entre datos y gráficos, lo que hace que el proceso de decisión de modelado sea intuitivo y transparente, al tiempo que también permite "ver dentro de la caja negra" de los modelos de aprendizaje automático de una manera que ningún otro. lata de producto
gracias @Jeff_Perkinson , @chris_gotwalt1
chao gianpaolo
@gianpaolo , He adjuntado los materiales de Chris ahora.
Hola cris,
es posible cargar también la documentación de presentación relacionada.
gracias de antemano
giapaolo
