안녕하세요 여러분,
2020년 8월에 영업팀이 고객 및 잠재 고객과의 이벤트 후 후속 조치에서 고려할 권장 리소스 목록을 작성하기 시작했습니다. 이렇게 선별된 목록은 백서, 기사, 도서 챕터, 웨비나, JMP On Air 에피소드, 블로그, STIPS 모듈 등을 포함하여 웹 사이트 전체에서 적절한 자산을 가져옵니다. 목록을 만드는 모든 자산은 주제, 응용 분야 또는 산업과 관련이 있는 것으로 간주되며 성능이 우수하고 공유할 수 있을 만큼 최신입니다. 그래도 리소스를 구분하는 데 도움이 되도록 짧은 요약, 몇 마디 설명 및 "최고 중의 최고"를 식별하기 위한 4성 시스템도 포함합니다.(당신은 또한 찾을 수 있습니다 여기에서 과거의 모든 리소스 권장 사항 .)
바로 아래에서 가장 최근 이벤트인 2020년 10월 1일 Statistically Speaking 웨비나에 대한 후속 조치에 포함할 몇 가지 훌륭한 JMP 리소스를 찾을 수 있습니다. 기계 학습 및 AI 이해하기 . (이벤트 후, "주문형" 섹션에서 녹음을 찾을 수 있습니다. 스탯 스피킹 랜딩 페이지 .) 이러한 리소스를 선택적으로 사용하고(모두 배치하기에는 너무 많을 수 있음) 필요에 따라 조정하거나 청중의 고충을 가장 잘 해결할 수 있도록 조정하십시오.
질문이 있으시면 알려주세요.
감사해요
래리
x11276
Sales Force 캠페인 링크(라이브 스트림)는 여기에서 찾을 수 있습니다.
Sales Force 캠페인 링크(온디맨드)는 여기에서 찾을 수 있습니다.
10월 1일, 기계 학습 및 AI 권장 사항 이해하기
별 4개 기계 학습을 최대한 활용하기 위한 전문가 지침 , 통계 말하기 이벤트
Dick DeVeaux 기조연설 포함, 기계 학습의 일곱 가지 대죄 . Dick, Russ Wolfinger, Julia O'Neill의 훌륭한 패널 프레젠테이션
별 4개 기계 학습으로 과학 및 공학 문제 해결 , 통계 말하기 이벤트
매우 강력한 자원입니다. 유럽에 기반을 둔 연사이지만 딥 러닝, AI 및 강력하고 매력적인 패널에 대한 심층 토론(기조 연설).
별 4개 기계 학습이란 무엇이며 JMP에서 할 수 있습니까? JMP 블로그
1 성 Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습과 관련된 개념에 대한 좋은 소개 토론과 JMP가 수행할 수 있는 모든 다양한 기계 학습 알고리즘에 대해 설명합니다. 무료 평가판을 홍보합니다.
별 3개, 다크 데이터 , 도서 장
주제가 완벽하게 일치하지는 않지만 이 책의 챕터는 이 행사의 전체 연사인 David Hand의 글입니다. Dark Data는 Hand의 최신 책입니다. (David는 이 웨비나의 기조 연설자입니다.) 이 장에서는 누락된 데이터 또는 알려지지 않은 데이터와 이것이 분석에 미칠 수 있는 영향에 대해 설명합니다. 그 과정에서 Hand는 p-해킹, 가짜 측정 오류, 허위 발견률 및 "HARKing"과 같은 데이터 현상에 대해 논의합니다.
별 3개 , 국방 커뮤니티를 위한 미션 크리티컬 고급 통계 , 통계적으로 말하면
이 이벤트는 방위 산업에만 국한되었지만 산업 전반에 적용되는 개념을 다루고 AI에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. 기조 연설에서 Laura Freeman은 국방부가 주요 임무를 수행하고 직원의 기술을 향상하며 성공을 보장하는 데 도움이 되는 방식으로 기계 학습 및 AI를 사용하기 위해 통계적 사고를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
별 3개 미션 지향 분석: 인텔리전스 커뮤니티를 위한 새로운 방법 , 분석적으로 말하기
업계 연결, NCSU의 Alyson Wilson은 분석을 정보 커뮤니티에 더 많이 도입하여 외교 정책과 국가 안보에 영향을 미치기 위해 노력하고 있습니다. 기계 학습과 AI의 차이점에 대한 좋은 토론도 있습니다. 2020년 조회수 32회, 인기가 없습니다.
별 3개 기계 학습 적용: 내 생일에 당구장에서 남편을 이길 수 있을까요?JMP 블로그
2 차 Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습 알고리즘의 재미있는 예를 사용합니다. 이 블로그가 만드는 연결처럼. 전문가와 비즈니스를 인간화하는 데 좋은 일이라고 생각하십시오.
별 2개 제조업체를 위한 스마트 기계 학습 , 백지
제조 사례이기 때문에 완벽하게 일치하지는 않지만 기계 학습을 통계학자 지식(인간 및 기계)과 병합하는 것에 대한 흥미로운 토론입니다.
1 스타 기계 학습은 하이테크 제조의 혁신을 주도합니다. , 고객 성공 사례
반도체 산업이기 때문에 강력한 자산은 아니지만 기계 학습 구현의 예를 제공합니다. 그것은 또한 꽤 표면적인 수준의 토론이지만 상당한 트래픽을 얻고 성공 사례 홈페이지에 소개됩니다.
Peter Hersh의 추가 제안:
데이터 마이닝 및 예측 모델링 , JMP 튜토리얼
이 JMP 자습서에는 제조 사례 연구 및 사용하는 여러 기술의 시연을 포함합니다. 그래프 빌더 및 예측 프로파일러 및 J MP 프로. 회귀를 포함한 기계 학습 및 AI와 관련된 주제에 대한 토론, Bootstrap Forest 및 Boosted Tree(의사결정 트리) 및 신경망.
이 세션에는 트리 기반 모델 및 신경망에 대한 토론도 포함됩니다.
예측자 선별 및 모델링을 위한 트리 기반 방법 이해 및 적용 , JMP 웨비나 마스터하기
신경망 모델을 사용한 패턴 발견 및 예측 , JMP 웨비나 마스터하기
Rebecca에 전적으로 동의합니다. 이 정보는 매우 유용합니다!!
감사합니다 래리!! 우리는 후속 조치를 돕기 위해 이것들을 갖는 것을 좋아합니다!
