¿Cómo sabe qué métodos de modelado funcionarán mejor con sus datos?Para tener las mejores posibilidades de éxito, debe crear varios modelos predictivos, compararlos y seleccionar lo mejor de lo mejor, o incluso una combinación. En nuestro evento Technically Speaking del 25 de febrero, Kemal Oflus demostró cómo utilizar métodos de aprendizaje automático sin tener que escribir y ajustar algoritmos utilizando su experiencia en la materia y, en última instancia, tomar mejores decisiones, más rápido.
El evento atrajo a más de 1.300 asistentes registrados y aseguró más de 400 nuevos contactos en Salesforce. Mientras nuestros equipos de ventas de JMP se preparan para participar en discusiones posteriores al evento con los asistentes registrados, le sugerimos que considere posicionar algunas (o todas) de las siguientes recomendaciones de recursos.
Si tiene alguna pregunta sobre estas recomendaciones, comuníquese conmigo al x11276.
Gracias
Larry
25 de febrero de 2021, cree y elija mejores modelos más rápido (EVENTO EN VIVO)
25 de febrero de 2021, cree y elija mejores modelos más rápido (ENTRADA BAJO DEMANDA)
Para empezar, considere compartir el Página "Nuevo en JMP16" . La nueva función de selección de modelos en JMP 16 permite a los usuarios ajustar múltiples modelos predictivos y ayudar a seleccionar el modelo de mejor rendimiento yf Tiene todos los modelos predictivos disponibles para respuestas categóricas o continuas, con parámetros de ajuste predeterminados. Se seguirán agregando recursos a esta página (incluido un nuevo video destacado de 1 minuto). Disponible ahora es t su increíble blog de Mia Stephens - entra en gran detalle sobre Model Screening en JMP Pro 16.
Otros recursos incluyen:
Cree mejores modelos: serie de seminarios web de cinco partes
Aunque es un compromiso bastante grande porque tiene mucho contenido, esta serie de seminarios web de cinco partes es un buen seguimiento del contenido de Kemal. La serie le muestra cómo construir modelos mejores y más útiles utilizando técnicas modernas de modelado predictivo como regresión, redes neuronales y árboles de decisión. Se puede acceder a la página de destino haciendo clic en el enlace de arriba. Se puede acceder a los seminarios web individuales mediante estos enlaces. (La mayoría incluye estudios de casos).
Comprensión de los principios para la construcción de modelos predictivos
Este seminario web ayuda a los asistentes a comprender la base de la construcción de modelos eficaz. Cubre una serie de temas que incluyen Regresión lineal, Regresión escalonada, Regresión generalizada, Regresión penalizada, Árboles de decisión, Bosques Bootstrap, Árboles potenciados y redes neuronales. También incluye discusiones sobre la importancia de los conjuntos de prueba y cómo usarlos y comparar y elegir modelos. (El seminario web utiliza JMP 14 y JMP Pro 14.)
Creación de mejores modelos predictivos con JMP Pro
Este seminario web de agosto de 2020 con Andrea Coombs demuestra las capacidades de modelado predictivo de JMP Pro y los tipos de modelos predictivos básicos y ayuda a los usuarios a comprender el flujo de trabajo sugerido y qué modelo usar en cada paso. El seminario web incluye un estudio de caso (progresión de la enfermedad diabética). También incluye discusiones sobre la selección de variables, la construcción de un modelo de regresión generalizada utilizando el método de estimación Adaptive Lasso y la construcción de múltiples modelos de predicción candidatos (Bootstrap Forest y Boosted Tree) que incluyen factores de riesgo identificados durante la selección de variables. Concluye con más de 5 minutos de preguntas y respuestas.
Resolver problemas de ciencia e ingeniería con el aprendizaje automático , Evento de habla de estadísticas
Recurso muy fuerte, recurso de alta calidad. Este fue un evento de Stat Speaking, Europa, por lo que incluye oradores con sede en Europa, pero una discusión en profundidad (discurso principal) sobre aprendizaje profundo, inteligencia artificial con Dick DeVeaux y un panel sólido y atractivo.
¿Qué es el aprendizaje automático (y puede hacerlo JMP)? Blog de JMP
1 S t parte de la serie de blogs de Elizabeth Claassen. Una buena discusión introductoria de conceptos en torno al aprendizaje automático y describe todos los diferentes algoritmos de aprendizaje automático que puede hacer JMP. Promueve la prueba gratuita.
Minería de datos y modelado predictivo , Tutorial de JMP
Este tutorial de JMP incluye un estudio de caso de fabricación e incluye demostraciones de una serie de técnicas que utilizan Graph Builder y Prediction Profiler y JMP Pro. Debates sobre temas relacionados con el aprendizaje automático y la IA, incluida la regresión, Bootstrap Forest y Boosted Trees (árboles de decisión) y redes neuronales.
Creación de mejores modelos con JMP Pro , por Jim Grayson, Mia L. Stephens y Sam Gardner
Recomendar dos recursos aquí.
- El primero es un capítulo de libro gratuito publicado en nuestro Centro de recursos de JMP . Capítulo 7 de Construyendo mejores modelos con JMP® Pro , demuestra el "qué, por qué y cómo" de las redes neuronales a través de estudios de casos, figuras y ejercicios. Este libro está diseñado para analistas de negocios, gerentes y profesionales que pueden no tener una sólida formación estadística pero necesitan poder aplicar fácilmente métodos analíticos para resolver problemas comerciales.
- El segundo es el libro completo de SAS Press, que se puede comprar en SAS Press aquí .
Además, estas sesiones incluyen debates sobre modelos basados en árboles y redes neuronales; es posible que desee considerar compartirlos también:
Comprensión y aplicación de métodos basados en árboles para la detección y el modelado de predictores , Seminario web de dominación de JMP
Descubrir y predecir patrones mediante modelos de redes neuronales , Seminario web de dominación de JMP
