Comment savoir quelles méthodes de modélisation fonctionneront le mieux sur vos données?Pour avoir les meilleures chances de succès, vous devez créer plusieurs modèles prédictifs, les comparer et sélectionner le meilleur des meilleurs - ou même une combinaison. Lors de notre événement du 25 février, techniquement parlant, Kemal Oflus a démontré comment utiliser les méthodes d'apprentissage automatique sans avoir à écrire et ajuster des algorithmes en utilisant votre expertise en la matière - et finalement prendre de meilleures décisions, plus rapidement.
L'événement a attiré plus de 1 300 participants inscrits et obtenu plus de 400 nouveaux contacts dans Salesforce. Alors que nos équipes commerciales JMP se préparent à s'engager dans des discussions post-événement avec les participants inscrits, nous vous suggérons d'envisager de positionner certaines (ou toutes) des recommandations de ressources suivantes.
Si vous avez des questions sur ces recommandations, veuillez me contacter au x11276.
Merci
Larry
25 février 2021, créez et choisissez de meilleurs modèles plus rapidement (ÉVÉNEMENT EN DIRECT)
25 février 2021, Créez et choisissez de meilleurs modèles plus rapidement (ENTRÉE À LA DEMANDE)
Pour commencer, pensez à partager Page "Nouveau dans JMP16" . La nouvelle fonction de filtrage des modèles de JMP 16 permet aux utilisateurs de adapter plusieurs modèles prédictifs et aider à sélectionner le modèle le plus performant et f tous les modèles prédictifs disponibles pour les réponses catégorielles ou continues, avec des paramètres de réglage par défaut. Des ressources continueront d'être ajoutées à cette page (y compris une nouvelle vidéo de mise en évidence d'une minute). Disponible maintenant est t ses blog génial de Mia Stephens - il entre dans les détails sur le filtrage de modèle dans JMP Pro 16.
Les autres ressources comprennent:
Créer de meilleurs modèles - Série de webinaires en cinq parties
Bien qu'il s'agisse d'un engagement assez important car il contient tellement de contenu, cette série de webinaires en cinq parties constitue un bon suivi du contenu de Kemal. La série vous montre comment créer des modèles meilleurs et plus utiles à l'aide de techniques de modélisation prédictive modernes telles que la régression, les réseaux de neurones et les arbres de décision. La page de destination peut être atteinte en cliquant sur le lien ci-dessus. Les webinaires individuels sont accessibles en utilisant ces liens. (La plupart comprennent des études de cas.)
Comprendre les principes de construction de modèles prédictifs
Ce webinaire aide les participants à comprendre les fondements d'une création de modèle efficace. Couvre un certain nombre de sujets, notamment la régression linéaire, la régression pas à pas, la régression généralisée, la régression pénalisée, les arbres de décision, les forêts bootstrap, les arbres boostés et les réseaux de neurones. Comprend également des discussions sur l'importance des ensembles de tests et sur la façon de les utiliser, ainsi que sur la comparaison et le choix des modèles. (Le webinaire utilise JMP 14 et JMP Pro 14.)
Création de meilleurs modèles prédictifs à l'aide de JMP Pro
Ce webinaire d'août 2020 avec Andrea Coombs présente les capacités de modélisation prédictive de JMP Pro et les types de modèles prédictifs de base et aide les utilisateurs à comprendre le flux de travail suggéré et le modèle à utiliser à chaque étape. Le webinaire comprend une étude de cas (Diabetes Disease Progression). Comprend également des discussions sur la sélection des variables, la construction d'un modèle de régression généralisée à l'aide de la méthode d'estimation adaptative du lasso et la construction de plusieurs modèles de prédiction candidats (Bootstrap Forest et Boosted Tree) qui incluent les facteurs de risque identifiés lors de la sélection des variables. Se termine par plus de 5 minutes de questions et réponses.
Résoudre les problèmes scientifiques et d'ingénierie avec l'apprentissage automatique , Événement de présentation de statistiques
Ressource très solide, ressource de haute qualité. Il s'agissait d'un événement Stat Speaking, Europe, il incluait donc des orateurs basés en Europe, mais une discussion approfondie (keynote) sur l'apprentissage profond, l'IA avec Dick DeVeaux et un panel fort / engageant.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (et JMP peut-il le faire), Blog JMP
1 st fait partie de la série de blogs d'Elizabeth Claassen. Bonne discussion introductive sur les concepts liés à l'apprentissage automatique et décrit tous les différents algorithmes d'apprentissage automatique que JMP peut faire. Favorise l'essai gratuit.
Exploration de données et modélisation prédictive , Tutoriel JMP
Ce didacticiel JMP comprend une étude de cas de fabrication et comprend des démonstrations d'un certain nombre de techniques utilisant Graph Builder et Prediction Profiler et JMP Pro. Discussions sur des sujets liés à l'apprentissage automatique et à l'IA, notamment la régression, la forêt Bootstrap et les arbres boostés (arbres de décision) et les réseaux de neurones.
Création de meilleurs modèles à l'aide de JMP Pro , par Jim Grayson, Mia L. Stephens et Sam Gardner
Recommander deux ressources ici.
- Le premier est un chapitre de livre gratuit publié sur notre Centre de ressources JMP . Chapitre 7 de Créer de meilleurs modèles avec JMP® Pro , démontre le «quoi, pourquoi et comment» des réseaux de neurones à travers des études de cas, des chiffres et des exercices. Ce livre est conçu pour les analystes commerciaux, les gestionnaires et les praticiens qui n'ont peut-être pas une solide expérience en statistique mais qui doivent être en mesure d'appliquer facilement des méthodes analytiques pour résoudre des problèmes commerciaux.
- Le second est le livre complet de SAS Press, qui peut être acheté chez SAS Press ici .
De plus, ces sessions comprennent des discussions sur les modèles basés sur des arbres et les réseaux de neurones - vous pouvez également envisager de les partager:
Comprendre et appliquer des méthodes arborescentes pour le criblage et la modélisation des prédicteurs , Webinaire sur la maîtrise de JMP
Découverte et prédiction de modèles à l'aide de modèles de réseau neuronal , Webinaire sur la maîtrise de JMP
