기계 학습 및 스코어 코드 배치를위한 JMPJMP를 사용하여 데이터 분석 및 신경망 예측 모델 생성 속도를 높이고 싶습니다. Google의 런타임 환경은 Google Cloud Platform 및 TensorFlow를 사용합니다. 누구든지 JMP를 최대한 활용하는 방법에 대한 좋은 기사 나 비디오를 가르쳐 주시겠습니까? 내 비즈니스는 고객을위한 모델을 신속하고 효율적으로 만드는 데 탁월해야합니다. JMP가 이것에 변화를 가져올 수있는 도구일까요?
재 : 기계 학습을위한 JMP위에서 언급했듯이 배포를 위해 점수 코드를 생성하는 JMP 기능을 활용하려면 JMP Pro가 필요합니다. 우리는 파이썬 코드 생성을 지원하고 JMP 모델을 불꽃 . 그러면 대용량 데이터까지 확장 할 수 있습니다. Google Cloud Platform에서 Google을 사용하면 Dataproc 헌금.
또 다른 배포 옵션은 자바 스크립트 스코어링 코드 생성 기능을 사용하고 신경망을 서버리스 (Serverless)로 게시하는 것입니다 Google 기능 . 훨씬 간단하고 (그리고 더 저렴한) 운영 모델을 가지고있는 동안 확장 할 수 있습니다. 세인트 루이스의 다음 JMP 디스커버리 호 (Discovery)에 오신다면,이 아이디어에 대해 당신과 이야기하게되어 기쁩니다. 나는 심지어 비슷한 것을 데모 할 수도있다. 우리는 볼 것이다. 
나는 TensorFlow를 조사해 보았고 결국 코드 생성 목표로 지원할 수있을 것이라고 믿지만 아직 로드맵에 포함되지 않았습니다.
재 : 기계 학습을위한 JMP그 일에 감사드립니다. 나시프 과 단 에 넣어 이 발견 종이 , 나는 그것을 후회 적으로 매우 유용한 자원으로 발견했다.
재 : 기계 학습을위한 JMP규모가 크고 지저분하거나 다루기 힘든 데이터 세트로 예측 모델을 작성하고 평가하는 것이 중요하다면 표준 JMP보다는 JMP Pro를 진지하게 고려하십시오. JMP Pro는 매우 유연한 모델링 방법뿐만 아니라 매우 유연한 모델 교차 검증 기술과 같은 보조 도구 / 유틸리티, C, Python, SAS 또는 SQL과 같은 다른 언어로 스코어링 코드 모델을 작성하는 포뮬러 저장소 및 모델 비교 도구 게다가.
재 : 기계 학습을위한 JMP1. JMP에서 사용할 수있는 기계 학습 기술에 관한 좋은 문서가 있습니다. " 예측 및 전문 모델링 " . 다음에서 찾을 수 있습니다.
도움말 ==> 서적 ==> 예측 및 전문 모델링
2. Youtube.com에서도 몇 가지 동영상을 볼 수 있습니다. "JMP Neural"로 검색하면됩니다.
