やあみんな、
2020 年 8 月に、販売チームがイベント後の顧客や見込み客へのフォローアップで検討するための推奨リソースのリストの作成を開始しました。 これらの精選されたリストは、ホワイト ペーパー、記事、書籍の章、ウェビナー、JMP On Air エピソード、ブログ、STIPS モジュールなど、当社の Web サイト全体から適切なアセットを引き出します。 リストを作成するアセットは、トピック、アプリケーション領域、または業界に関連していると見なされ、パフォーマンスが高く、共有するのに十分なほど最近のものです. それでも、リソースを区別しやすくするために、短い要約、いくつかのコメント、および「ベスト オブ ベスト」を特定するための 4 つ星システムも含めます。（見つけることもできます過去のすべてのリソースの推奨事項はこちら.)
すぐ下に、最新のイベントである 01Oct2020 Statistically Speaking ウェビナーのフォローアップに含めることができる、いくつかの優れた JMP リソースがあります。機械学習と AI の謎を解く. (イベント終了後、ウェブサイトの「オンデマンド」セクションで録画を見つけることができます。スタット スピーキング ランディング ページ.) これらのリソースを選択的に使用し (すべてを配置するには多すぎる可能性があります)、必要に応じて調整するか、視聴者の問題点に最適に対処してください。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
ありがとう
ラリー
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10 月 1 日、機械学習と AI の推奨事項のわかりやすい解説
4つ星機械学習を最大限に活用するための専門家によるガイダンス、スタット・スピーキング・イベント
ディック・デヴォーの基調講演が含まれています,機械学習の七つの大罪. Dick、Russ Wolfinger、Julia O'Neill による優れたパネル プレゼンテーション
4つ星機械学習で科学と工学の問題を解決する、スタット・スピーキング・イベント
非常に強力なリソース。 ヨーロッパを拠点とするスピーカーですが、深層学習、AI、および強力で魅力的なパネルについての詳細なディスカッション (基調講演) です。
4つ星機械学習とは (JMP でできること)、 JMPブログ
1 st Elizabeth Claassen のブログ シリーズの一部です。 機械学習に関する概念の紹介と、JMP で実行できるさまざまな機械学習アルゴリズムの概要が説明されています。 無料トライアルを促進します。
3つ星、ダークデータ、本の章
トピックは完全に一致するわけではありませんが、この本の章は、このイベントのプレナリー スピーカーである David Hand によるものです。 Dark Data は Hand の最新の本です。 (David はこのウェビナーの基調講演者です) この章では、欠損データまたは未知のデータと、それが分析に与える影響について説明します。 その過程で、ハンドは、p-ハッキング、スプリアス測定エラー、誤検出率、および「HARKing」などのデータ現象について説明します。
3つ星、防衛コミュニティのためのミッションクリティカルな高度な統計、統計的に言えば
このイベントは防衛産業に特化したものでしたが、業界全体に適用される概念をカバーし、AI の基本的な理解を提供します。 基調講演では、Laura Freeman が統計的思考を使用して機械学習と AI を使用し、国防総省が重要な任務を遂行し、従業員のスキルを向上させ、成功を確実にする方法について説明します。
3つ星ミッション指向の分析: インテリジェンス コミュニティのための新しい方法、分析的に言えば
業界関係者である Alyson Wilson (NCSU) は、外交政策と国家安全保障に影響を与えるために、分析をインテリジェンス コミュニティにより多く導入することに取り組んでいます。 また、機械学習と AI の違いについての良い議論。 2020年32回閲覧、不人気。
3つ星機械学習の適用: 誕生日にビリヤードで夫に勝てますか?JMPブログ
2 nd Elizabeth Claassen のブログ シリーズの一部です。 機械学習アルゴリズムの楽しい例を使用します。 このブログが作るつながりのように。 それは私たちの専門家と私たちのビジネスを人間化するのに良い仕事をしていると思います.
2つ星メーカー向けスマート機械学習、 白書
これは製造業の例であるため、完全に一致するわけではありませんが、機械学習と統計学者の知識 (人間と機械) の融合に関する興味深い議論です。
1つ星機械学習がハイテク製造業のイノベーションを推進、お客様の成功事例
半導体産業であるため強力な資産ではありませんが、機械学習の実装例を提供します。 これもかなり表面的な議論ですが、かなりのトラフィックを獲得し、サクセスストーリーのホームページに掲載されています.
Peter Hersh からの追加の提案:
データマイニングと予測モデリング、JMP チュートリアル
この JMP チュートリアルには、製造のケース スタディと、グラフビルダーと予測プロファイラーと J MPプロ。 回帰を含む機械学習と AI に関するトピックについてのディスカッションブートストラップ フォレスト、ブースト ツリー (決定木)、およびニューラル ネットワーク。
これらのセッションには、ツリーベースのモデルとニューラル ネットワークに関するディスカッションも含まれています。
予測子のスクリーニングとモデリングのためのツリーベースの手法の理解と適用、JMPウェビナーの習得
ニューラル ネットワーク モデルを使用したパターンの発見と予測、JMPウェビナーの習得
レベッカに完全に同意します。この情報は非常に役立ちます!!
ラリーありがとう！！ フォローアップを支援するためにこれらを持っているのが大好きです!
