Woher wissen Sie, welche Modellierungsmethoden für Ihre Daten am besten geeignet sind?Um die besten Erfolgschancen zu haben, müssen Sie mehrere Vorhersagemodelle erstellen, vergleichen und die Besten der Besten auswählen - oder sogar eine Kombination. In unserer Veranstaltung "Technisch gesprochen" am 25. Februar Kemal Oflus demonstrierte, wie man Methoden des maschinellen Lernens einsetzt, ohne Algorithmen mit Ihrem Fachwissen schreiben und optimieren zu müssen - und letztendlich schneller bessere Entscheidungen zu treffen.
Die Veranstaltung zog mehr als 1.300 registrierte Teilnehmer an und sicherte mehr als 400 neue Kontakte in Salesforce. Da sich unsere JMP-Vertriebsteams auf Diskussionen nach der Veranstaltung mit registrierten Teilnehmern vorbereiten, empfehlen wir Ihnen, einige (oder alle) der folgenden Ressourcenempfehlungen zu positionieren.
Wenn Sie Fragen zu diesen Empfehlungen haben, kontaktieren Sie mich bitte unter x11276.
Vielen Dank
Larry
25. Februar 2021, Bessere Modelle schneller bauen und auswählen (LIVE EVENT)
25. Februar 2021, Bessere Modelle schneller erstellen und auswählen (ON-DEMAND ENTRY)
Für den Anfang sollten Sie die Seite "Neu in JMP16" . Mit der neuen Modell-Screening-Funktion in JMP 16 können Benutzer automatisch Passen Sie mehrere Vorhersagemodelle an und helfen Sie bei der Auswahl des Modells mit der besten Leistung und f Alle verfügbaren Vorhersagemodelle für kategoriale oder kontinuierliche Antworten mit Standard-Optimierungsparametern. Zu dieser Seite werden weiterhin Ressourcen hinzugefügt (einschließlich eines neuen 1-minütigen Highlight-Videos). Verfügbar ab sofort ist t seine Super Blog von Mia Stephens - Es wird sehr detailliert auf das Modell-Screening in JMP Pro 16 eingegangen.
Weitere Ressourcen sind:
Bessere Modelle erstellen - Fünfteilige Webinar-Reihe
Obwohl diese fünfteilige Webinar-Reihe ein ziemlich großes Engagement darstellt, weil sie so viel Inhalt enthält, ist sie eine gute Fortsetzung der Inhalte von Kemal. Die Serie zeigt Ihnen, wie Sie mit modernen Vorhersagemodellierungstechniken wie Regression, neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen bessere und nützlichere Modelle erstellen können. Die Zielseite kann durch Klicken auf den obigen Link erreicht werden. Über diese Links kann auf die einzelnen Webinare zugegriffen werden. (Die meisten enthalten Fallstudien.)
Grundlegendes zur Erstellung prädiktiver Modelle
Dieses Webinar hilft den Teilnehmern, die Grundlagen einer effektiven Modellbildung zu verstehen. Behandelt eine Reihe von Themen, darunter lineare Regression, schrittweise Regression, allgemeine Regression, bestrafte Regression, Entscheidungsbäume, Bootstrap-Wälder, verstärkte Bäume und neuronale Netze. Enthält auch Diskussionen über die Bedeutung von Testsätzen und deren Verwendung sowie das Vergleichen und Auswählen von Modellen. (Das Webinar verwendet JMP 14 und JMP Pro 14.)
Erstellen besserer Vorhersagemodelle mit JMP Pro
Dieses Webinar im August 2020 mit Andrea Coombs demonstriert die Vorhersagemodellierungsfunktionen und grundlegenden Vorhersagemodelltypen von JMP Pro und hilft Benutzern, den vorgeschlagenen Workflow und das bei jedem Schritt zu verwendende Modell zu verstehen. Das Webinar enthält eine Fallstudie (Diabetes Disease Progression). Enthält auch Diskussionen zur Variablenauswahl, zum Erstellen eines allgemeinen Regressionsmodells unter Verwendung der adaptiven Lasso-Schätzmethode und zum Erstellen mehrerer Kandidatenvorhersagemodelle (Bootstrap Forest und Boosted Tree), die Risikofaktoren enthalten, die während der Variablenauswahl identifiziert wurden. Schließt mit mehr als 5 Minuten Fragen und Antworten ab.
Lösung wissenschaftlicher und technischer Probleme mit maschinellem Lernen , Stat sprechendes Ereignis
Sehr starke Ressource, hochwertige Ressource. Dies war eine Veranstaltung von Stat Speaking, Europe, an der Redner aus Europa teilnahmen, aber eine eingehende Diskussion (Keynote) über Deep Learning, KI mit Dick DeVeaux und ein starkes / engagiertes Panel.
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.
Data Mining und prädiktive Modellierung , JMP-Tutorial
Dieses JMP-Lernprogramm enthält eine Fallstudie zur Herstellung sowie Demonstrationen einer Reihe von Techniken mit Graph Builder, dem Prediction Profiler und JMP Pro. Diskussionen zu Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und KI, einschließlich Regression, Bootstrap Forest und Boosted Trees (Entscheidungsbäume) und Neuronalen Netzen.
Bessere Modelle mit JMP Pro erstellen von Jim Grayson, Mia L. Stephens und Sam Gardner
Hier werden zwei Ressourcen empfohlen.
- Das erste ist ein kostenloses Buchkapitel, das auf unserer Website veröffentlicht wird JMP Resource Center . Kapitel 7 von Bessere Modelle mit JMP® Pro erstellen demonstriert das „Was, Warum und Wie“ neuronaler Netze anhand von Fallstudien, Zahlen und Übungen. Dieses Buch richtet sich an Geschäftsanalysten, Manager und Praktiker, die möglicherweise keinen soliden statistischen Hintergrund haben, aber in der Lage sein müssen, Analysemethoden zur Lösung von Geschäftsproblemen anzuwenden.
- Das zweite ist das vollständige Buch von SAS Press, das kann hier bei SAS Press gekauft werden .
Darüber hinaus enthalten diese Sitzungen Diskussionen zu baumbasierten Modellen und neuronalen Netzen. Möglicherweise möchten Sie auch diese freigeben:
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
