래리 감사합니다 !! 우리는 후속 조치를 돕기 위해 이러한 정보를 사용하는 것을 좋아합니다!
Rebecca의 의견에 전적으로 동의합니다.이 정보는 매우 유용합니다 !!
안녕하세요 여러분,
2020 년 8 월에 우리는 판매 팀이 고객 및 잠재 고객과의 이벤트 후 후속 조치에서 고려할 권장 리소스 목록을 만들기 시작했습니다. 이러한 선별 된 목록은 백서, 기사, 책 장, 웨비나, JMP On Air 에피소드, 블로그, STIPS 모듈 등을 포함하여 당사 웹 사이트 전체에서 적절한 자산을 가져옵니다. 목록을 만드는 모든 자산은 주제, 응용 분야 또는 산업과 관련이있는 것으로 간주되며 실적이 좋으며 공유 할 수있을만큼 최신입니다. 그러나 리소스를 구분하는 데 도움이되도록 짧은 요약, 몇 마디 해설 및 "최고 중 최고"를 식별하는 별 4 개 시스템도 포함합니다.(당신은 또한 찾을 수 있습니다 여기에 과거의 모든 리소스 권장 사항 .)
바로 아래에서 가장 최근 이벤트 인 01Oct2020 Statistically Speaking 웨비나에 대한 후속 조치에 포함 할 몇 가지 훌륭한 JMP 리소스를 찾을 수 있습니다. 머신 러닝과 AI 이해하기 . (이벤트가 끝나면 화면의 "주문형"섹션에서 녹화를 찾을 수 있습니다. Stat Speaking 랜딩 페이지 .) 이러한 리소스를 선택적으로 사용하고 (모두 배치하기에는 너무 많을 수 있음) 필요에 따라 조정하거나 청중의 불만 사항을 가장 잘 해결하십시오.
궁금한 점이 있으면 알려주세요.
감사
래리
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Sales Force 캠페인 링크 (실시간 스트림)는 여기에서 찾았습니다.
Sales Force 캠페인 링크 (주문형) 여기에서 찾을 수 있습니다.
10 월 1 일, 기계 학습 및 AI 권장 사항 이해하기
별 4 개 기계 학습을 최대한 활용하기위한 전문가 지침 , 스탯 스피킹 이벤트
Dick DeVeaux 기조 연설, 기계 학습의 7 가지 대죄 . Dick, Russ Wolfinger 및 Julia O'Neill의 탁월한 패널 프레젠테이션
별 4 개 기계 학습으로 과학 및 엔지니어링 문제 해결 , 스탯 스피킹 이벤트
매우 강력한 자원. 유럽 기반의 연사이지만 딥 러닝, AI 및 강력한 / 참여 패널에 대한 심층 토론 (키 노트).
별 4 개 머신 러닝이란 무엇이며 JMP가 할 수 있습니다. JMP 블로그
1 성 Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습에 대한 개념에 대한 좋은 입문 토론과 JMP가 수행 할 수있는 모든 다양한 기계 학습 알고리즘을 간략하게 설명합니다. 무료 평가판을 홍보합니다.
별 3 개, 다크 데이터 , 책 장
주제가 완벽하게 일치하는 것은 아니지만이 책의 장은이 행사의 본회의 연설자 인 David Hand의 것입니다. Dark Data는 Hand의 최신 책입니다. (David는이 웨비나의 기조 연설자입니다.)이 장에서는 누락 된 데이터 또는 알려지지 않은 데이터와 그것이 분석에 미칠 수있는 영향에 대해 설명합니다. 그 과정에서 Hand는 p-hacking, 스퓨리어스 측정 오류, 허위 발견 률 및 "HARKing"과 같은 데이터 현상에 대해 설명합니다.
별 3 개 , 국방 커뮤니티를위한 미션 크리티컬 고급 통계 , 통계적으로 말하기
이 이벤트는 방위 산업에만 해당되지만 산업 전반에 적용되는 개념을 다루고 AI에 대한 기본 이해를 제공합니다. 기조 연설에서 Laura Freeman은 국방부가 핵심 임무를 수행하고 인력을 숙련하며 성공을 보장하는 방식으로 기계 학습 및 AI를 사용하기 위해 통계적 사고를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
별 3 개 미션 지향 분석 : 인텔리전스 커뮤니티를위한 새로운 방법 , 분석적으로 말하기
산업계 연결 인 Alyson Wilson, NCSU는 외교 정책과 국가 안보에 영향을 미치기 위해 정보 커뮤니티에 분석 기능을 더 많이 도입하기 위해 노력하고 있습니다. 또한 기계 학습과 AI의 차이점에 대한 좋은 토론입니다. 인기가없는 2020 년 조회수 32 회
별 3 개 기계 학습 적용 : 생일에 수영장에서 남편을 이길까요?JMP 블로그
2 nd Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습 알고리즘의 재미있는 예를 사용합니다. 이 블로그가 만드는 연결처럼. 전문가와 비즈니스를 인간화하는 데 좋은 역할을한다고 생각하십시오.
별 2 개 제조업체를위한 스마트 머신 러닝 , 백지
제조 사례이기 때문에 완벽한 일치는 아니지만 기계 학습과 통계 지식 (인간 및 기계)을 병합하는 것에 대한 흥미로운 토론이 있습니다.
별 1 개 머신 러닝으로 첨단 제조 혁신 주도 , 고객 성공 사례
반도체 산업이기 때문에 강력한 자산은 아니지만 기계 학습 구현의 예를 제공합니다. 그것은 또한 꽤 표면 수준의 토론이지만 괜찮은 트래픽을 얻고 우리의 성공 스토리 홈 페이지에 표시됩니다.
Peter Hersh의 추가 제안 :
데이터 마이닝 및 예측 모델링 , JMP 튜토리얼
이 JMP 자습서에는 제조 사례 연구 및 다음을 사용하는 여러 기술의 데모를 포함합니다. 그래프 빌더 및 예측 프로파일 러 및 J MP Pro. 회귀를 포함하여 기계 학습 및 AI와 관련된 주제에 대한 토론, 부트 스트랩 포리스트 및 부스트 트리 (의사 결정 트리) 및 신경망.
이 세션에는 트리 기반 모델 및 신경망에 대한 토론도 포함됩니다.
예측 자 선별 및 모델링을위한 트리 기반 방법 이해 및 적용 , 마스터 링 JMP 웨비나
신경망 모델을 사용하여 패턴 발견 및 예측 , 마스터 링 JMP 웨비나
