用于机器学习和评分代码部署的 JMP我想使用 JMP 来加速数据分析和神经网络预测模型的创建。 我们的运行时环境将使用 Google Cloud Platform 和 TensorFlow。 谁能给我推荐一些关于如何充分利用 JMP 的好文章或视频？ 我的企业必须擅长快速高效地为客户创建模型。 JMP 会是一个可以在这方面发挥作用的工具吗？
回复：JMP 机器学习如上所述，您将需要 JMP Pro 来利用 JMP 功能生成部署评分代码。 我们支持 Python 代码生成，并已成功部署 JMP 模型火花。 这将允许您扩展到大数据量。 它将在使用他们的 Google 的 Google Cloud Platform 中工作数据处理程序奉献。
另一个部署选项是使用我们的 JavaScript 评分代码生成功能并将您的神经网络发布为无服务器谷歌功能。 您仍然可以扩大规模，同时拥有更简单（且更便宜）的运营模型。 如果您参加我们在圣路易斯举行的下一次 JMP Discovery，我很乐意与您讨论这个想法。 我什至可能会演示类似的东西。 我们会看到。 
我研究了 TensorFlow，相信我们最终可以支持它作为代码生成目标，但它尚未出现在我们的路线图上。
回复：JMP 机器学习感谢所做的工作纳斯西夫和担投入这篇发现论文，回顾起来，我发现它是一个非常有用的资源。
回复：JMP 机器学习如果您认真考虑从大型、可能是混乱或不规则的数据集构建和评估预测模型，那么请认真考虑 JMP Pro，而不是标准 JMP。 JMP Pro 拥有更丰富的建模方法以及辅助工具/实用程序，例如非常灵活的模型交叉验证技术、用于以其他语言（例如 C、Python、SAS 或 SQL）创建评分代码模型的 Formula Depot，以及模型比较工具以及。
回复：JMP 机器学习1. JMP 中有一份关于机器学习技术的很好的文档。 ”预测和专业建模” 。 它位于：
帮助==>书籍==>预测和专业建模
2. Youtube.com 上也有一些视频。只需搜索“JMP Neural”即可。
