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Quien esta en el aire |
Bienvenidos
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El monólogo |
@Julian
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| Consejo del día |
El perfilador
En hoy Consejo del día , Pete y Mary exploran una de las herramientas más poderosas de JMP, el Prediction Profiler. El Prediction Profiler en JMP le brinda una gran cantidad de información sobre su modelo. Le mostrarán cómo usar el Perfil de predicción para comprender los modelos estadísticos y cómo cambia su modelo a medida que cambia la configuración de factores individuales. Consejo adicional: Pete y Mary le mostrarán cómo usar la práctica "Configuración del factor de bloqueo" para congelar un factor en particular mientras manipula otros factores.
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@phersh |
| Programa destacado |
Machine Learning 101
La desarrolladora de estadísticas de investigación Elizabeth Claassen inicia el Día de Modelado Predictivo de JMP On Air con una introducción al aprendizaje automático. El aprendizaje automático, según Elizabeth, es la última frase de moda actual destinada a abarcar los algoritmos informáticos utilizados para tomar decisiones, predicciones o clasificaciones basadas en datos. Durante esta presentación, Elizabeth presenta los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, y la posible compensación de precisión frente a interpretabilidad. Después de analizar los aspectos más impactantes del aprendizaje automático, Elizabeth muestra JMP para mostrarle qué tan bien funciona el software como plataforma de aprendizaje automático. Alerta de spoiler: JMP puede hacer el aprendizaje automático muy bien.
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@eclaassen |
| Programa destacado |
Explorando valores atípicos en sus datos
La consultora de capacitación analítica de SAS y la entrenadora de estadísticas de JMP, Ledi Trutna, comparte por qué es fundamental explorar y administrar valores atípicos en sus datos. Ella discutirá lo que necesita saber sobre estos puntos de datos, incluyendo cómo y por qué debe examinarlos mientras limpia sus datos y cómo usar JMP para manejarlos fácilmente. A lo largo del camino, también aprenderá cómo usar la plataforma "Explorar valores atípicos", que le permite ser mucho más preciso con la forma en que define los valores atípicos. Después de que Ledi le muestra cómo identificar sus valores atípicos, analiza las acciones que puede tomar, específicamente si debe dar la bienvenida, rechazar o acomodar a los valores atípicos.
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@ledi_trutna |
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Ruth y Mary - ¿Qué modelo cuándo? - Modelado predictivo
En este episodio de ¿Qué modelo cuando , La ingeniera de sistemas Mary Loveless va a buscar casa; más específicamente, la búsqueda de casas en Cincinnati, Ohio. Juntos, Mary y la Gerente Académica Ruth Hummel usan datos de bienes raíces para determinar cómo predecir el precio de venta de viviendas en The Queen City. Primero, Mary lo alienta a no olvidar un paso que a menudo se pasa por alto: ejecutar estadísticas resumidas para familiarizarse con sus datos. (Mary está buscando, en particular, cosas como la cantidad de datos faltantes, max, min y promedios para ayudarla a construir su modelo). Luego, Mary y Ruth nos contarán sobre los diferentes tipos de modelos predictivos y cómo elegir entre ellos cuando trabajando con sus propios datos. Finalmente, las mujeres le muestran cómo el Perfil de predicción de JMP puede ajustar fácilmente sus diversas funciones para mostrar el efecto que tendría en otros factores. Pero no voy a regalar todo. Tendrás que sintonizar para averiguar qué hogar elige finalmente Mary.
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@ruthhummel |
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Inicio rápido: modelos predictivos - Consejos y trucos para construir modelos rápidamente - Modelado predictivo
Sr. El ingeniero de sistemas Kemal Oflus le brinda consejos útiles para construir sus modelos de manera más efectiva. En esta presentación, Kemal ofrece orientación sobre una serie de consideraciones críticas de modelado predictivo, desde mejorar la limpieza y visualización de datos hasta identificar la mejor opción de modelado predictivo para sus necesidades. También aprenderá por qué Kemel recomienda, antes de realizar cualquier construcción de modelos, que visualice primero sus datos para comprender mejor lo que hay allí. También le muestra cómo usar JMP Graph Builder para ver si hay algo oculto en sus datos que pueda ayudar o impedir la construcción de su modelo.
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@kemal_oflus |
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Consejos de modelado de aprendizaje automático
En la sesión final del Día de Modelado Predictivo de JMP On Air, el Director de Investigación y Desarrollo de JMP, Chris Gotwalt, nos da sus consejos de aprendizaje automático y nos muestra cómo construye modelos exitosos en JMP. Después de una breve descripción general que compara el modelado clásico con el modelado de aprendizaje automático, Chris analiza cómo configura los datos para un modelado exitoso, cómo usa las visualizaciones para identificar buenos modelos y diagnosticar problemas, y cómo usar el 'Truco de partición' para resolver la clasificación de eventos raros problemas.
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@ chris_gotwalt1 |
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@Julian |
