Hallo allerseits,
Im August 2020 haben wir begonnen, eine Liste empfohlener Ressourcen zu erstellen, die Verkaufsteams bei der Nachverfolgung von Kunden und potenziellen Kunden nach der Veranstaltung berücksichtigen sollten. Diese kuratierten Listen enthalten die entsprechenden Ressourcen auf unserer Website, einschließlich White Papers, Artikeln, Buchkapiteln, Webinaren, JMP On Air-Episoden, Blogs, STIPS-Modulen und mehr. Jedes Asset, das eine Liste erstellt, wird als relevant für das Thema, den Anwendungsbereich oder die Branche angesehen, weist eine gute Leistung auf und ist aktuell genug, um geteilt zu werden. Um die Unterscheidung zwischen Ressourcen zu erleichtern, füge ich außerdem eine kurze Zusammenfassung, einige Kommentare und ein 4-Sterne-System hinzu, um die "Besten der Besten" zu identifizieren.(Sie können auch finden Alle früheren Ressourcenempfehlungen hier .)
Unmittelbar unten finden Sie einige großartige JMP-Ressourcen, die Sie in Ihr Follow-up für unsere jüngste Veranstaltung, das 01Oct2020 Statistically Speaking Webinar, aufnehmen können. Maschinelles Lernen und KI entmystifizieren . (Nach der Veranstaltung finden Sie die Aufnahme im Abschnitt "On-Demand" auf der Stat Speaking Landing Page .) Bitte nutzen Sie diese Ressourcen selektiv (es gibt wahrscheinlich zu viele, um sie alle zu positionieren) und passen Sie sie nach Bedarf an oder um die Schwachstellen Ihres Publikums am besten anzugehen.
Wenn Sie Fragen haben, lassen Sie es mich bitte wissen.
Vielen Dank
Larry
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Hier finden Sie den Link zur Sales Force-Kampagne (Live-Stream)
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1. Oktober, Entmystifizierung des maschinellen Lernens und AI-Empfehlungen
4 Sterne Kompetente Anleitung, um das maschinelle Lernen optimal zu nutzen , Stat sprechendes Ereignis
Enthält die Keynote von Dick DeVeaux, Die sieben Todsünden des maschinellen Lernens . Hervorragende Panel-Präsentation mit Dick, Russ Wolfinger und Julia O'Neill
4 Sterne Lösung wissenschaftlicher und technischer Probleme mit maschinellem Lernen , Stat sprechendes Ereignis
Sehr starke Ressource. Europäische Redner, aber eingehende Diskussion (Keynote) über Deep Learning, KI und ein starkes / engagiertes Panel.
4 Sterne Was ist maschinelles Lernen (und kann JMP es tun)? JMP-Blog
1 st Teil der Blogserie von Elizabeth Claassen. Gute einführende Diskussion von Konzepten rund um maschinelles Lernen und beschreibt die verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen, die JMP ausführen kann. Fördert die kostenlose Testversion.
3 Sterne, Dunkle Daten , Buchkapitel
Obwohl das Thema nicht perfekt passt, stammt dieses Buchkapitel von David Hand, dem Plenarredner dieser Veranstaltung. Dark Data ist das neueste Buch von Hand. (David ist der Hauptredner dieses Webinars.) In diesem Kapitel werden fehlende oder nicht bekannte Daten und die Auswirkungen auf die Analyse erläutert. Unterwegs diskutiert Hand Datenphänomene wie P-Hacking, falsche Messfehler und falsche Entdeckungsraten sowie „HARKing“.
3 Sterne , Missionskritische fortgeschrittene Statistiken für die Verteidigungsgemeinschaft Statistisch gesehen
Obwohl diese Veranstaltung spezifisch für die Verteidigungsindustrie war, deckt sie Konzepte ab, die branchenübergreifend gelten würden, und bietet ein grundlegendes Verständnis der KI. Während der Keynote erläutert Laura Freeman, wie sie statistisches Denken einsetzen, um maschinelles Lernen und KI so einzusetzen, dass das Verteidigungsministerium wichtige Aufgaben erfüllen, seine Belegschaft verbessern und den Erfolg sicherstellen kann.
3 Sterne Missionsorientierte Analytik: Neue Methoden für die Intelligence Community Analytisch gesprochen
Alyson Wilson, NCSU, arbeitet daran, die Geheimdienste stärker in die Geheimdienste einzubeziehen, um die Außenpolitik und die nationale Sicherheit zu beeinflussen. Auch eine gute Diskussion über Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und KI. 32 Aufrufe im Jahr 2020, nicht beliebt.
3 Sterne Maschinelles Lernen anwenden: Werde ich meinen Mann an meinem Geburtstag am Pool schlagen?JMP-Blog
2 nd Teil der Blogserie von Elizabeth Claassen. Verwendet ein unterhaltsames Beispiel für einen Algorithmus für maschinelles Lernen. Wie die Verbindungen, die dieser Blog herstellt. Ich denke, es macht einen guten Job bei der Humanisierung unserer Experten und unseres Geschäfts.
2 Sterne Intelligentes maschinelles Lernen für Hersteller , Weißes Papier
Keine perfekte Übereinstimmung, da es sich um ein Herstellungsbeispiel handelt, aber interessante Diskussionen über die Verschmelzung von maschinellem Lernen mit statistischem Wissen - Mensch und Maschine.
1 Stern Maschinelles Lernen treibt Innovation in der High-Tech-Fertigung voran , Kundenerfolgsgeschichte
Kein großer Vorteil, da es sich um die Halbleiterindustrie handelt, aber ein Beispiel für die Implementierung von maschinellem Lernen darstellt. Es ist auch eine ziemlich oberflächennahe Diskussion, aber es wird ordentlicher Verkehr und wird auf unserer Erfolgsgeschichte-Homepage vorgestellt.
Zusätzliche Vorschläge von Peter Hersh:
Data Mining und prädiktive Modellierung , JMP-Tutorial
Dieses JMP-Tutorial enthält a Herstellung Fallstudie und enthält Demonstrationen einer Reihe von Techniken mit Graph Builder und die Vorhersageprofiler und J. MP Pro. Diskussionen zu Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und KI, einschließlich Regression, Bootstrap Forest und Boosted Trees (Entscheidungsbäume) und neuronale Netze.
Diese Sitzungen beinhalten auch Diskussionen über baumbasierte Modelle und neuronale Netze:
Baumbasierte Methoden für das Predictor Screening und die Modellierung verstehen und anwenden , Mastering JMP Webinar
Erkennen und Vorhersagen von Mustern mithilfe neuronaler Netzwerkmodelle , Mastering JMP Webinar
