266968_ko-KR

liliconcom

제 20 회 (2020 년 5 월 22 일 금요일)

 

 

분절	기술	방송중인 사람
어서 오십시오	독백	julian
오늘의 팁	프로파일 러 오늘의 오늘의 팁 Pete와 Mary는 JMP의 가장 강력한 도구 중 하나 인 Prediction Profiler를 탐색합니다. JMP의 예측 프로파일 러는 모델에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 예측 프로파일 러를 사용하여 통계 모델을 이해하는 방법과 개별 요인의 설정을 변경할 때 모델이 어떻게 변경되는지 보여줍니다. 보너스 팁 : Pete와 Mary는 편리한 "Lock Factor Settings"를 사용하여 다른 요소를 조작하는 동안 특정 요소를 고정하는 방법을 보여줍니다.	pher
특집 프로그램	기계 학습 101 리서치 통계학자인 엘리자베스 클라 센 (Elizabeth Claassen)은 기계 학습에 대한 소개로 JMP On Air의 Predictive Modeling Day를 시작합니다. 엘리자베스에 따르면 머신 러닝은 데이터를 기반으로 의사 결정, 예측 또는 분류를 수행하는 데 사용되는 컴퓨터 알고리즘을 포함하는 최신 최신 버즈 문구입니다. 이 프레젠테이션에서 Elizabeth는 감독 및 감독되지 않은 기계 학습을 포함하여 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘과 정확도와 해석 가능성의 상충 관계를 소개합니다. 기계 학습의 가장 영향력있는 측면을 논의한 후 Elizabeth는 소프트웨어가 기계 학습 플랫폼으로서 얼마나 잘 수행되는지 보여주기 위해 JMP를 가져옵니다. 스포일러 경고 : JMP는 기계 학습을 매우 잘 수행 할 수 있습니다.	@eclaassen
특집 프로그램	데이터에서 특이 치 탐색 SAS Analytical Training Consultant 및 JMP Statistical Trainer Ledi Trutna는 데이터에서 특이 치를 탐색하고 관리하는 것이 중요한 이유를 공유합니다. 데이터를 정리하는 동안 데이터를 검사하는 방법과 이유, JMP를 사용하여 데이터를 쉽게 처리하는 방법을 비롯하여 이러한 데이터 요소에 대해 알아야 할 사항에 대해 설명합니다. 또한 "탐색기 탐색"플랫폼을 사용하는 방법을 배우는 방법을 통해 특이 치를 정의하는 방법을 훨씬 더 정확하게 이해할 수 있습니다. Ledi가 특이 치를 식별하는 방법을 보여준 후, 특히 특이 치를 환영, 거부 또는 수용해야하는 경우 취할 수있는 조치에 대해 설명합니다.	아리따움
특집 프로그램	룻과 마리아-어떤 모델을 언제-예측 모델링 이 에피소드에서 언제 어떤 모델 시스템 엔지니어 인 Mary Loveless는 집 사냥을 간다. 더 구체적으로, 오하이오 신시내티에서 집 사냥. Mary와 학업 관리자 인 Ruth Hummel은 부동산 데이터를 사용하여 Queen City의 주택 판매 가격을 예측하는 방법을 결정합니다. 첫째, Mary는 자주 간과되는 단계, 즉 데이터에 익숙해 지도록 요약 통계를 실행하는 것을 잊지 마십시오. Mary는 특히 누락 된 데이터 수, 최대 값, 최소값 및 평균을 찾아서 모델을 작성하는 데 도움을줍니다. 다음 Mary와 Ruth는 다양한 유형의 예측 모델에 대해 알려주고 자신의 데이터로 작업. 마지막으로, 숙녀들은 JMP의 예측 프로파일 러가 다양한 요소를 쉽게 조정하여 다른 요소에 미치는 영향을 보여주는 방법을 보여줍니다. 그러나 나는 모든 것을 버리지 않을 것입니다. Mary가 궁극적으로 어떤 집을 선택하는지 알아 내려면 조정해야합니다.	@ruthhummel
특집 프로그램	빠른 시작 : 예측 모델-모델을 빠르게 작성하기위한 팁 및 유용한 정보-예측 모델링 Sr. 시스템 엔지니어 Kemal Oflus는 모델을보다 효과적으로 구축하기위한 유용한 힌트를 제공합니다. 이 프레젠테이션에서 Kemal은 데이터 정리 및 시각화 개선에서 요구에 가장 적합한 예측 모델링 옵션 식별에 이르기까지 여러 가지 중요한 예측 모델링 고려 사항에 대한 지침을 제공합니다. 또한 모델 구축을 수행하기 전에 먼저 데이터를 시각화하여 내부에 무엇이 있는지 더 잘 이해하도록 Kemel이 권장하는 이유를 배우게됩니다. 또한 JMP Graph Builder를 사용하여 모델 작성에 도움이되거나 방해가 될 수있는 데이터가 숨겨져 있는지 확인하는 방법을 보여줍니다.	@kemal_oflus
특집 프로그램	머신 러닝 모델링 팁 JMP 연구 및 개발 담당 이사 인 JMP On Air의 Predictive Modeling Day의 마지막 세션에서 Chris Gotwalt는 기계 학습 팁을 제공하고 JMP에서 성공적인 모델을 구축하는 방법을 보여줍니다. Chris는 클래식 모델링과 기계 학습 모델링을 비교하는 간단한 개요를보고 성공적인 모델링을위한 데이터 설정 방법, 시각화를 사용하여 우수한 모델을 식별하고 문제를 진단하는 방법, '파티션 트릭'을 사용하여 희귀 한 이벤트 분류를 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 문제.	짤방 백업 봇
폐쇄	마지막 5	julian

에피소드 안내