JMP-Leistung vs. Andere (größere) Tools - Wann werden sie verwendet?Betreff: JMP Performance vs. Andere (größere) Tools - Wann werden sie verwendet?Jerry:
Hier ist, wie ich auf diese Frage antworte: "Wann wird JMP verwendet?" SAS vs. ". Normalerweise stelle ich zuerst mehrere weitere Fragen, wie zum Beispiel:
1. "Leistung" kann auf verschiedene Arten bewertet werden. Welche Leistungsmerkmale sind am wichtigsten ... welche unwichtig? Sie können allein in diesem Punkt eine Menge Diskussionen führen ... wie bei der Benutzeroberfläche (die meines Erachtens nicht unbedingt leistungsorientiert ist, aber häufig als Teil dieser Diskussion auftaucht.) Oder der Reaktionsgeschwindigkeit. Oder eine eher binäre Frage kann / kann nicht gestellt werden? Sagen Sie zum Beispiel, wenn Sie in einem "Kann JMP dies tun?" Konversationstyp ... SAS gewinnt, wenn die Größe der Toolbox für potenzielle Analysen im Vergleich zu JMP aus keinem anderen Grund enorm ist.
2. Wie wichtig ist der fortlaufende technische Support für die Software sowie die Ressourcen, die vom Entwickler / Hersteller der Software bereitgestellt werden?
3. Gibt es Überlegungen zur Hardware- und IT-Bereitstellung, die die Auswahl der Optionen für die Softwarebereitstellung beeinflussen können?
4. Was ist das Budget für 3. oben und die Software selbst?
5. Wie wichtig ist die Fähigkeit zur dynamischen Interaktion mit den Daten, den Analyseberichten / -ergebnissen und die Fähigkeit, sie mit und ohne die Kernanwendung, mit der die Ergebnisse generiert wurden, mit anderen zu teilen?
Inzwischen denkt der Interessent / Kunde wahrscheinlich das ganze "JMP vs. SAS vs. R "-Konversation ist viel komplexer als ein strikter Vergleich von Funktionssätzen. Sicher, ich würde gerne einen Lamborghini besitzen ... aber ich habe ein Toyota RAV 4 und Mustang Cabrio in meiner Einfahrt, weil neben den "Eigenschaften" und der "Leistung" viele andere Überlegungen in die Kaufentscheidung von Sharon und meinem Auto eingeflossen sind.
Betreff: JMP Performance vs. Andere (größere) Tools - Wann werden sie verwendet?Hallo Jerry,
Ich denke, für allgemeine Dinge gibt es andere, die sich einschalten können. Gerade für neuronale Netze ist JMP meines Erachtens nicht das richtige Tool, sobald Sie jemanden finden, der neuronale Netze liebt. Sie sind auf eine oder zwei (Pro) Ebenen beschränkt. Es gibt keine Möglichkeit, die Trainingsfunktion zu ändern. Um nur einige beliebte zu nennen:
Algorithmus
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Levenberg-Marquardt
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Bayesianische Regularisierung
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BFGS Quasi-Newton
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Resilient Backpropagation
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Skalierter Konjugatgradient
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Gradient mit Powell / Beale-Neustarts konjugieren
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Fletcher-Powell-Konjugat-Gradient
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Polak-Ribiére-Konjugat-Gradient
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One Step Secant
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Gradientenabstieg mit variabler Lernrate
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Gefälle mit Schwung
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Gradientenabstieg
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Leute mögen neuronale Netze zwicken. Wir haben eine Art von Manipulationsmöglichkeiten wie Strafen, Robustheit, Schichtstruktur, Boosten. In der NN-Welt stehen jedoch auch verschiedene Pakete für die Übertragungsfunktionen zur Verfügung, z. B. Forward-Propagation oder Back-Propagation.
Obwohl für viele Situationen das, was wir bereitstellen, ausreicht (und normalerweise Excel-AddIns, die NN bereitstellen, übertrifft), werden Leute, die NN kennen, andere Tools dafür verwenden. Dies kann R, MATLAB oder SAS sein (obwohl dies viel teurer ist und daher nur eine echte Option für SAS-Kunden ist, normalerweise keine Option für kleine bis mittlere Unternehmen (meiner Erfahrung nach). Möge die Verwendung von R aus JSL ein netter Kompromiss für NN sein.
In Bezug auf Multithreading oder sogar Parallel- oder GPU-Computing wird JMP meiner Meinung nach am Ende der Liste stehen und JMP, SAS, R, MATLAB vergleichen. JMP bietet Multithreading für mehrere Algorithmen. Parallel / GPU-Computing wird bisher nicht angeboten. Die anderen benötigen einen Computer mit mehreren Kernen oder einen dedizierten Distributing-Computer (wenn nicht die GPU auf demselben Computer). Eine Randnotiz: Multithreading wird nicht verteilt / parallel / GPU-Computing. Letzterer kann auch die lineare Algebra berücksichtigen und große Matrixmultiplikationen in mehrere Berechnungen auf einer separaten Einheit aufteilen und das Endergebnis zurückliefern.
Also alles in der Bilderkennung, Monte-Carlo-Simulationen, linearen Algebra, komplexen (globalen) Optimierungsroutinen, .. sind gut für die. (Natürlich auch beim Spielen;))
Ich denke, dass genReg in den letzten Jahren einen großen Schritt nach vorne gemacht hat, auch was die Leistung betrifft. In diesem Fall können Sie auf die Verwendung von JMP (Pro) verweisen. Auch Bootstrap Forest ist recht schnell.
Abhängig von der Maschine, dem RAM auf der einen Seite, aber auch wie viele Kerne sich den RAM teilen, was sonst noch vom System belegt ist, woran das System auf der Rückseite arbeitet, wie lange das System bereits läuft, wie ist der Arbeitsspeicher verwendet werden, können sich alle auf die Leistung auswirken, unabhängig von der Größe der Datei.
Ich bin mir nicht sicher, aber vielleicht wissen das andere. Ich habe manchmal den Eindruck, dass JMP versucht, den Speicher nicht im Voraus für die vollständige Matrix / den Vektor zu reservieren, falls es iterativ Werte zu einer Matrix / einem Vektor hinzufügt. Dies kann zu Speicherproblemen führen, da der anfängliche Speicherplatz nach einer Weile zu klein ist und die Adresse an eine größere Stelle geändert werden muss. Das Zusammenpacken der verteilten Speicherbits kann Speicher freigeben und daher die Leistung steigern. Könnte eine gute Übung sein, bevor Sie eine große Analyse durchführen. Irgendwelche Erfahrungen dazu vorhanden?
Betreff: JMP Performance vs. Andere (größere) Tools - Wann werden sie verwendet?Ich bin mir nicht sicher, warum ich nicht zum ursprünglichen Thema posten konnte, aber hier ist, wonach ich suche.
Ich habe einen Kunden, der die Frage gestellt hat: Wie ist die JMP-Leistung im Vergleich zu anderen größeren Tools für verschiedene Analysen?
Er sucht nach Richtlinien für die Verwendung von JMP und die Verwendung von SAS und / oder R (auf die er Zugriff hat). Offensichtlich gibt es Probleme, die für JMP zu groß sind, sodass wir uns an R wenden. Ich vermute auch, dass es einige Probleme gibt, bei denen JMP wirklich gut ist (z. B. lineare Regression), aber in Bezug auf die Leistung für andere vielleicht nicht so gut Aufgaben (z. B. neuronale Netze?), bei denen SAS möglicherweise zusätzliche CPU- oder GPU-Kerne auf größeren Computern nutzt, als JMP verarbeiten kann.
Ich bin mir nicht sicher, wie ich diese Frage beantworten soll, deshalb dachte ich, ich würde hier ein Gespräch beginnen. Die Antwort könnte lauten: "Wenn es in JMP auf Ihrem PC passt, verwenden Sie JMP, andernfalls verwenden Sie SAS." Oder Sie haben andere Gedanken, die auf Ihren Erfahrungen beruhen.
Vielen Dank im Voraus für jede mögliche Anleitung, die Sie zur Verfügung stellen können!
