用於機器學習和評分代碼部署的 JMP我想使用 JMP 來加速數據分析和神經網絡預測模型的創建。 我們的運行時環境將使用 Google Cloud Platform 和 TensorFlow。 誰能給我推荐一些關於如何充分利用 JMP 的好文章或視頻？ 我的企業必須擅長快速高效地為客戶創建模型。 JMP 會是一個可以在這方面發揮作用的工具嗎？
回复：JMP 機器學習如上所述，您將需要 JMP Pro 來利用 JMP 功能生成部署評分代碼。 我們支持 Python 代碼生成，並已成功部署 JMP 模型火花。 這將允許您擴展到大數據量。 它將在使用他們的 Google 的 Google Cloud Platform 中工作數據處理程序奉獻。
另一個部署選項是使用我們的 JavaScript 評分代碼生成功能並將您的神經網絡發佈為無服務器谷歌功能。 您仍然可以擴大規模，同時擁有更簡單（且更便宜）的運營模型。 如果您參加我們在聖路易斯舉行的下一次 JMP Discovery，我很樂意與您討論這個想法。 我什至可能會演示類似的東西。 我們會看到。 
我研究了 TensorFlow，相信我們最終可以支持它作為代碼生成目標，但它尚未出現在我們的路線圖上。
回复：JMP 機器學習感謝所做的工作納斯西夫和擔投入這篇發現論文，回顧起來，我發現它是一個非常有用的資源。
回复：JMP 機器學習如果您認真考慮從大型、可能是混亂或不規則的數據集構建和評估預測模型，那麼請認真考慮 JMP Pro，而不是標準 JMP。 JMP Pro 擁有更豐富的建模方法以及輔助工具/實用程序，例如非常靈活的模型交叉驗證技術、用於以其他語言（例如C、Python、SAS 或SQL）創建評分代碼模型的Formula Depot，以及模型比較工具以及。
回复：JMP 機器學習1. JMP 中有一份關於機器學習技術的很好的文檔。 ”預測和專業建模” 。 它位於：
幫助==>書籍==>預測和專業建模
2. Youtube.com 上也有一些視頻。只需搜索“JMP Neural”即可。
