JMP 성능과 기타 (더 큰) 도구-각각 사용시기재 : JMP 성능 대 기타 (더 큰) 도구-각각 사용시기작은 권총:
다음은 "JMP 사용시기와 SAS vs. 아르 자형?". 나는 보통 다음과 같은 몇 가지 더 많은 조사 질문을한다.
1. '성능'은 다양한 방법으로 평가할 수 있습니다. 어떤 '성능'특성이 가장 중요합니까? 사용자 인터페이스 (정확히 성능 지향적이지는 않지만 종종이 토론의 일부로 나타납니다)와 같은이 시점에서만 많은 토론을 마칠 수 있습니다. 또는 응답 속도. 아니면 더 많은 바이너리가 질문 할 수 있습니까? 'JMP가 이것을 할 수 있습니까? 대화를 입력하십시오 ... 다른 이유로 잠재적 분석 도구 상자의 크기가 JMP에 비해 엄청 나면 SAS가 이길 것입니다).
2. 소프트웨어에 대한 지속적인 기술 지원과 소프트웨어 개발자 / 제조업체가 제공하는 리소스는 얼마나 중요합니까?
삼. 소프트웨어 배포 옵션 선택에 영향을 줄 수있는 하드웨어 및 IT 배포 고려 사항이 있습니까?
4. 3의 예산은 얼마입니까? 위와 소프트웨어 자체?
5. 데이터와 동적으로 상호 작용하는 능력, 분석 보고서 / 결과 및 결과를 생성하는 데 사용 된 핵심 응용 프로그램의 유무에 관계없이 다른 사람과 공유 할 수있는 능력이 얼마나 중요합니까?
이제 잠재 고객 / 고객은 아마도 "JMP vs. SAS vs. R "대화는 기능 세트를 엄격하게 비교하는 것보다 훨씬 복잡합니다. 물론 람보르기니를 소유하고 싶습니다 ...하지만 많은 다른 고려 사항이 샤론과 '기능'과 '성능'외에 자동차 구매 결정에 들어가기 때문에 내 차도에 Toyota RAV 4와 Mustang 컨버터블이 있습니다.
재 : JMP 성능 대 기타 (더 큰) 도구-각각 사용시기안녕하세요 제리
나는 일반적으로 차임 할 수있는 다른 사람들이 있다고 생각합니다. 특별히 신경망의 경우 신경망을 사랑하는 사람을 만나면 JMP가 사용하기에 적합한 도구가 아니라고 생각합니다. 하나 또는 두 개의 (프로) 레이어로 제한됩니다. 훈련 기능을 변경할 방법이 없습니다. 인기있는 것들의 이름을 지정하십시오.
연산
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레벤 베르크 마르 콰트
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베이지안 정규화
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BFGS 준 뉴턴
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탄력적 인 역 전파
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스케일링 된 컨쥬 게이트 그라디언트
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Powell / Beale 재시작을 통한 그라디언트 활용
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플레처 파월 공역 그라디언트
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폴락 리비에르 켤레 그라디언트
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원스텝 시컨트
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가변 학습률 그라데이션 하강
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운동량을 가진 그라데이션 하강
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그라데이션 하강
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사람들은 신경망을 조정하는 것을 좋아합니다. 페널티, 강력한 레이어 구조, 부스팅과 같은 일종의 조작 기능이 있습니다. 그러나 NN 세계에서는 순방향 전파 또는 역전 파와 같은 전송 기능에 사용할 수있는 다른 패키지도 있습니다.
많은 상황에서 우리가 제공하는 것으로 충분하지만 일반적으로 NN을 제공하는 Excel-AddIns보다 우수하지만 NN을 아는 사람들은 다른 도구를 사용할 것입니다. 이것은 R, MATLAB 또는 SAS 일 수 있습니다 (비록 비용이 많이 들기 때문에 SAS 고객에게는 진정한 옵션 일뿐입니다. 일반적으로 중소 기업에게는 옵션이 없습니다 (제 경험상). JSL에서 R을 사용하는 것이 NN에 좋은 타협이되기를 바랍니다.
멀티 스레딩, 심지어 병렬 또는 GPU 컴퓨팅에 관해서는 JMP가 JMP, SAS, R, MATLAB을 비교 한 목록의 끝에 올 것이라고 생각합니다. JMP는 여러 알고리즘에 멀티 스레딩을 제공합니다. 지금까지는 병렬 / GPU 컴퓨팅을 제공하지 않습니다. 다른 컴퓨터에는 여러 개의 코어가있는 머신이나 전용 분산 컴퓨팅 머신 (동일한 머신의 GPU가 아닌 경우)이 필요합니다. 참고 사항 : 멀티 스레딩은 분산 / 병렬 / GPU 컴퓨팅이 아닙니다. 후자는 선형 대수를 고려하고 큰 행렬 곱셈을 별도의 단위에서 여러 계산으로 나누고 최종 결과를 다시 전달할 수 있습니다.
따라서 이미지 감지, 몬테카를로 시뮬레이션, 선형 대수, 복잡한 (전역) 최적화 루틴, .. 그들에게 좋습니다. (물론 게임도 마찬가지입니다.)
genReg는 지난 몇 년 동안 성능과 관련하여 큰 진전을 이루었다 고 생각합니다. 따라서 JMP (Pro) 사용을 가리킬 수 있습니다. 또한 부트 스트랩 포리스트는 매우 빠릅니다.
머신, 한쪽의 RAM뿐만 아니라 RAM을 공유하는 코어 수, 시스템이 차지하는 다른 것, 뒷면에서 작업하는 시스템, 시스템이 이미 얼마나 오래 실행되는지, 메모리는 어떻게됩니까? 파일 크기에 관계없이 모두 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
잘 모르겠지만 다른 사람들이 알고있을 수도 있습니다. JMP가 행렬 / 벡터에 반복적으로 값을 추가하는 경우 전체 행렬 / 벡터에 대해 미리 메모리를 할당하지 않으려한다는 인상을 받았습니다. 이것은 초기 메모리 위치가 작고 주소가 더 큰 위치로 변경되어야하는 동안 잠시 후에 메모리 문제로 끝날 수 있습니다. 확산 된 메모리 비트를 함께 패킹하면 메모리를 확보하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 큰 분석을 실행하기 전에이를 수행하는 것이 좋습니다. 사용 가능한 경험이 있습니까?
재 : JMP 성능 대 기타 (더 큰) 도구-각각 사용시기내가 원래 주제에 게시 할 수없는 이유는 확실하지 않지만 다음은 그 이후의 내용입니다.
JMP 성능은 다양한 분석을 위해 다른 대형 도구와 어떻게 비교됩니까?라는 질문을 한 고객이 있습니다.
그가 찾는 것은 JMP 사용시기와 SAS 및 / 또는 R 사용시기 (둘 다 액세스 할 수있는시기)에 대한 지침입니다. 분명히 JMP가 다루기에는 너무 큰 문제가 있으므로 R로 돌릴 것입니다. 또한 JMP가 실제로 (예를 들어 선형 회귀) 능숙하지만 다른 쪽에서는 성능면에서 좋지 않은 문제가 있다고 생각합니다. SAS가 JMP가 처리 할 수있는 것보다 큰 시스템에서 추가 CPU 또는 GPU 코어를 활용할 수있는 작업 (예 : 신경망 ??).
이 질문에 어떻게 대답해야할지 모르겠습니다. 여기서 대화를 시작할 것이라고 생각했습니다. 대답은 "PC의 JMP에 맞는 경우 JMP를 사용하고 그렇지 않으면 SAS를 사용하십시오"입니다. 또는 경험에 따라 다른 생각을 가질 수도 있습니다.
제공 할 수있는 모든 지침에 대해 미리 감사드립니다.
