데이터에 가장 적합한 모델링 방법을 어떻게 알 수 있습니까?성공 가능성을 극대화하려면 여러 예측 모델을 구축하고 비교 한 후 최고 중 최고 또는 조합을 선택해야합니다. 2 월 25 일 Technically Speaking 이벤트에서 Kemal Oflus 주제별 전문 지식을 사용하여 알고리즘을 작성하고 조정하지 않고도 기계 학습 방법을 사용하는 방법을 시연했으며 궁극적으로 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
이 행사는 1,300 명 이상의 등록 된 참석자를 끌어 들였고 Salesforce에서 400 명 이상의 새로운 연락처를 확보했습니다. JMP 영업 팀이 등록 된 참석자와 이벤트 후 토론에 참여할 준비를 할 때 다음 리소스 권장 사항 중 일부 (또는 전체)를 포지셔닝하는 것이 좋습니다.
이러한 권장 사항에 대한 질문이 있으면 x11276으로 저에게 연락하십시오.
감사
래리
2021 년 2 월 25 일, 더 나은 모델을 더 빠르게 구축하고 선택하기 (라이브 이벤트)
2021 년 2 월 25 일, 더 나은 모델을 더 빠르게 구축 및 선택 (주문형 항목)
우선, "JMP16의 새로운 기능"페이지 . JMP 16의 새로운 모델 스크리닝 기능을 통해 사용자는 여러 예측 모델을 적합하고 가장 성능이 좋은 모델을 선택하는 데 도움이됩니다. 기본 조정 매개 변수를 사용하여 범주 형 또는 연속 응답에 사용할 수있는 모든 예측 모델입니다. 리소스는이 페이지에 계속 추가 될 것입니다 (새로운 1 분 하이라이트 동영상 포함). 지금 사용 가능합니다. 그의 Mia Stephens의 멋진 블로그 -JMP Pro 16의 모델 스크리닝에 대해 자세히 설명합니다.
기타 리소스는 다음과 같습니다.
더 나은 모델 구축 – 5 부로 구성된 웨비나 시리즈
콘텐츠가 너무 많기 때문에 상당히 큰 공약이지만,이 5 부작 웨비나 시리즈는 Kemal의 콘텐츠에 대한 좋은 후속 조치입니다. 이 시리즈는 회귀, 신경망 및 의사 결정 트리와 같은 최신 예측 모델링 기술을 사용하여 더 좋고 더 유용한 모델을 구축하는 방법을 보여줍니다. 위의 링크를 클릭하면 방문 페이지로 이동할 수 있습니다. 이러한 링크를 사용하여 개별 웨비나에 액세스 할 수 있습니다. (대부분 사례 연구를 포함합니다.)
예측 모델 구축 원칙 이해
이 웨비나는 참석자가 효과적인 모델 구축의 기초를 이해하는 데 도움이됩니다. 선형 회귀, 단계적 회귀, 일반화 회귀, 페널티 회귀, 의사 결정 트리, 부트 스트랩 포리스트, 부스트 트리 및 신경망을 포함한 여러 주제를 다룹니다. 또한 테스트 세트의 중요성과 사용 방법, 모델 비교 및 선택에 대한 토론도 포함됩니다. (웹 세미나에서는 JMP 14 및 JMP Pro 14를 사용합니다.)
JMP Pro를 사용하여 더 나은 예측 모델 구축
Andrea Coombs가 출연하는 2020 년 8 월 웨비나에서는 JMP Pro의 예측 모델링 기능과 기본 예측 모델 유형을 시연하고 사용자가 제안 된 워크 플로와 각 단계에서 사용할 모델을 이해하는 데 도움이됩니다. 웨비나에는 사례 연구 (당뇨병 진행)가 포함됩니다. 또한 변수 선택, 적응 형 올가미 추정 방법을 사용한 일반화 회귀 모델 구축 및 변수 선택 중에 식별 된 위험 요소를 포함하는 여러 후보 예측 모델 (부트 스트랩 포레스트 및 부스트 트리) 구축에 대한 논의가 포함됩니다. 5 분 이상의 Q & A로 마무리합니다.
기계 학습으로 과학 및 엔지니어링 문제 해결 , 스탯 스피킹 이벤트
매우 강력한 자원, 고품질 자원. 이것은 Stat Speaking, Europe 이벤트 였으므로 유럽 기반의 연사들이 포함되었지만 딥 러닝, Dick DeVeaux와의 AI 및 강력하고 매력적인 패널에 대한 심층 토론 (키 노트)이 포함됩니다.
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.
데이터 마이닝 및 예측 모델링 , JMP 튜토리얼
이 JMP 자습서에는 제조 사례 연구가 포함되어 있으며 Graph Builder와 Prediction Profiler 및 JMP Pro를 사용하는 여러 기술에 대한 데모가 포함되어 있습니다. 회귀, 부트 스트랩 포리스트 및 부스트 트리 (의사 결정 트리) 및 신경망을 포함하여 머신 러닝 및 AI와 관련된 주제에 대한 토론.
JMP Pro를 사용하여 더 나은 모델 구축 , Jim Grayson, Mia L. Stephens 및 Sam Gardner
여기에 두 가지 리소스를 권장합니다.
- 첫 번째는 무료 도서 장입니다. JMP 리소스 센터 . 7 장 JMP® Pro로 더 나은 모델 구축 , 사례 연구, 그림 및 연습을 통해 신경망의 "무엇, 이유 및 방법"을 보여줍니다. 이 책은 탄탄한 통계적 배경이 없지만 분석 방법을 쉽게 적용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있어야하는 비즈니스 분석가, 관리자 및 실무자를 위해 설계되었습니다.
- 두 번째는 SAS Press의 전체 책입니다. SAS Press에서 구입할 수 있습니다. .
또한 이러한 세션에는 트리 기반 모델 및 신경망에 대한 토론이 포함되어 있습니다. 이러한 세션도 공유하는 것이 좋습니다.
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
