機械学習とスコアコードの導入のための JMPJMP を使用してデータ分析とニューラル ネットワーク予測モデルの作成を高速化したいと考えています。 私たちのランタイム環境は Google Cloud Platform と TensorFlow を使用します。 そのために JMP を最大限に活用する方法についての良い記事やビデオを誰かが教えてくれませんか? 私のビジネスは、顧客向けのモデルを迅速かつ効率的に作成することに優れているに違いありません。 JMP はこれに変化をもたらすツールでしょうか?
Re: 機械学習のための JMP上で述べたように、JMP 機能を利用して展開用のスコアリング コードを生成するには、JMP Pro が必要です。 私たちは Python コード生成をサポートしており、JMP モデルを正常にデプロイしています。スパーク。 これにより、大容量のデータにスケールアップできるようになります。 Googleを使用してGoogle Cloud Platformで動作しますデータプロシージャ募集。
別の展開オプションは、JavaScript スコアリング コード生成機能を使用し、ニューラル ネットワークをサーバーレスとして公開することです。 Google機能。 はるかに単純な (そして安価な) 運用モデルを使用しながらスケールアップすることができます。 次回セントルイスで開催される JMP Discovery にお越しの際は、喜んでこのアイデアについてお話しさせていただきます。 似たようなデモも行うかもしれません。 様子を見よう。 
TensorFlow について検討しており、最終的にはコード生成ターゲットとしてサポートできると考えていますが、まだロードマップには載っていません。
Re: 機械学習のための JMPその働きのおかげで、ナシフそしてダンの中に入れるこのディスカバリー論文, 振り返ってみると、非常に役立つリソースであることがわかりました。
Re: 機械学習のための JMP大規模な、おそらく乱雑な、または手に負えないデータセットから予測モデルを構築して評価することに真剣に取り組んでいる場合は、標準の JMP ではなく JMP Pro を真剣に検討してください。 JMP Pro には、より豊富なモデリング手法のセットのほか、非常に柔軟なモデル相互検証手法、C、Python、SAS、SQL などの他の言語でスコアリング コード モデルを作成するためのフォーミュラ デポ、モデル比較ツールなどの補助ツール/ユーティリティが備わっています。同じように。
Re: 機械学習のための JMP1. JMP には、機械学習技術に関する優れたドキュメントがあります。 」予測的で特殊なモデリング」 。 それは次の場所にあります。
ヘルプ==>書籍==>予測および特殊なモデリング
2. Youtube.com にもいくつかのビデオがあります。 「JMP Neural」で検索してください。
