大家好，
2020 年 8 月，我們開始為銷售團隊創建一份推薦資源列表，以便在與客戶和潛在客戶進行事後跟進時考慮。 這些精選列表從我們的整個網站中提取適當的資源，包括白皮書、文章、書籍章節、網絡研討會、JMP On Air 劇集、博客、STIPS 模塊等。 任何上榜的資產都被認為與主題、應用領域或行業相關，表現良好並且足夠新，可以分享。 儘管如此，為了幫助區分資源，我還包括了一個簡短的摘要、幾句話的評論和一個 4 星系統來識別“最好的”。（你也可以找到所有過去的資源推薦在這裡.)
在下方，您會發現幾個很棒的 JMP 資源，您可以跟進我們最近的活動，即 2020 年 10 月 1 日的統計演講網絡研討會，揭秘機器學習和人工智能. （活動結束後，您會在“點播”部分找到錄音統計口語著陸頁.) 請有選擇地使用這些資源（可能太多而無法全部定位）並根據需要進行調整或最好地解決您的受眾的痛點。
如果您有任何問題，請告訴我。
謝謝
拉里
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10 月 1 日，揭秘機器學習和 AI 推薦
4星關於充分利用機器學習的專家指導, 統計演講活動
包括 Dick DeVeaux 主題演講，機器學習的七大罪. Dick、Russ Wolfinger 和 Julia O'Neill 的精彩小組演講
4星用機器學習解決科學和工程問題, 統計演講活動
非常強大的資源。 歐洲演講者，但深入討論（主題演講）深度學習、人工智能和強大/吸引人的小組。
4星什麼是機器學習（JMP 可以做到）， JMP博客
1個英石Elizabeth Claassen 博客系列的一部分。 對機器學習概念的良好介紹性討論，並概述了 JMP 可以執行的所有不同機器學習算法。 促進免費試用。
3星，暗數據, 書章
雖然主題並不完全匹配，但這本書的章節來自 David Hand，他是本次活動的全體發言人。 Dark Data 是 Hand 的最新著作。 （大衛是本次網絡研討會的主講人）本章討論了缺失數據或未知數據及其對分析的影響。 在此過程中，Hand 討論了 p-hacking、虛假測量錯誤、錯誤發現率和“HARKing”等數據現象。
3星,國防社區的關鍵任務高級統計數據, 從統計上來說
儘管此活動專門針對國防工業，但它確實涵蓋了適用於各個行業的概念，並提供了對 AI 的基本理解。 在主題演講中，勞拉·弗里曼 (Laura Freeman) 討論了他們如何利用統計思維來使用機器學習和人工智能，以幫助國防部完成關鍵任務、提高員工技能並確保成功。
3星面向任務的分析：情報界的新方法, 分析來說
行業聯繫，來自 NCSU 的 Alyson Wilson 致力於將分析更多地引入情報界，以影響外交政策和國家安全。 也很好地討論了機器學習和人工智能之間的差異。 2020年32次觀看，不火。
3星應用機器學習：生日那天我會在游泳池裡打敗我丈夫嗎？JMP博客
2個nd Elizabeth Claassen 博客系列的一部分。 使用機器學習算法的有趣示例。 就像這個博客建立的聯繫一樣。 認為它在使我們的專家和我們的業務人性化方面做得很好。
2星面向製造商的智能機器學習, 白皮書
不是完美匹配，因為它是製造示例，但圍繞將機器學習與統計學家知識（人和機器）相結合進行了有趣的討論。
1星機器學習推動高科技製造業的創新, 客戶成功案例
不是強大的資產，因為它是半導體行業，但確實提供了機器學習實施的示例。 這也是一個非常表面的討論，但它確實獲得了不錯的訪問量，並且在我們的成功故事主頁上有特色。
Peter Hersh 的其他建議：
數據挖掘和預測建模, JMP教程
本 JMP 教程包括製造案例研究，包括一些使用技術的演示圖形生成器和預測刻畫器和 J國會議員臨。 討論與機器學習和人工智能相關的主題，包括回歸， Bootstrap 森林和提升樹（決策樹）和神經網絡。
這些會議還包括關於基於樹的模型和神經網絡的討論：
理解和應用基於樹的方法進行預測篩选和建模, 精通 JMP 網絡研討會
使用神經網絡模型發現和預測模式, 精通 JMP 網絡研討會
