Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind gängige, aber oft missverstandene Begriffe. JMP hat versucht, diese Konzepte während unserer letzten Statistically Speaking-Veranstaltung etwas klarer zu machen. Entmystifizierung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz . Keynote David Hand (Imperial College, London) und Diskussionsteilnehmer Diana Ballard (Brewer Science); Jason Brinkley (Abt Associates) und Jim Georges (SAS) diskutierten, wie man mit ML-Techniken beginnen und effektiver modellieren kann. Sie teilten auch mit, wie innovative Unternehmen Probleme schneller lösen und Innovationen effektiver vorantreiben und welche Vorteile der Einsatz fortschrittlicher Techniken wie dieser hat.
Um das JMP-Vertriebsteam dabei zu unterstützen, nach der Veranstaltung sinnvollere und produktivere Gespräche mit Kunden und Interessenten zu führen, haben wir die folgende Liste mit empfohlenen Ressourcen erstellt, um sie nach Abschluss der Veranstaltung bei den Registranten zu positionieren. Diese Liste enthält geeignete Assets aus unserer gesamten Website und umfasst Whitepaper, Webinare, Kundenberichte, Blogs und mehr.
Wenn Sie Fragen zu Empfehlungen im Zusammenhang mit dieser Veranstaltung haben, wenden Sie sich bitte an Larry LaRusso.
Link zur Sales Force-Kampagne (auf Anfrage) hier gefunden
4. November, Entmystifizierung von Machine Learning und KI-Empfehlungen
Expertenratgeber zur optimalen Nutzung des maschinellen Lernens , Stat sprechende Veranstaltung
Inklusive Dick DeVeaux Keynote, Die sieben Todsünden des maschinellen Lernens . Ausgezeichnete Podiumspräsentation mit Dick, Russ Wolfinger und Julia O'Neill
Lösen naturwissenschaftlicher und technischer Probleme mit maschinellem Lernen , Stat sprechende Veranstaltung
Sehr starke Ressource. In Europa ansässige Referenten, aber eingehende Diskussion (Keynote) zu Deep Learning, KI und starkem/engagierendem Panel.
Was ist maschinelles Lernen (und kann JMP es tun), JMP-Blog
1 NS Teil der Blog-Reihe von Elizabeth Claassen. Gute Einführungsdiskussion zu Konzepten rund um maschinelles Lernen und umreißt all die verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen, die JMP ausführen kann. Bewirbt die kostenlose Testversion.
Anwendung des maschinellen Lernens: Werde ich meinen Mann an meinem Geburtstag beim Billard schlagen?JMP-Blog
2 nd Teil der Blog-Reihe von Elizabeth Claassen. Verwendet ein lustiges Beispiel für einen maschinellen Lernalgorithmus. Wie die Verbindungen, die dieser Blog herstellt. Denken Sie, dass es unsere Experten und unser Geschäft menschlich macht.
Dunkle Daten , Buchkapitel
Obwohl das Thema nicht perfekt passt, stammt dieses Buchkapitel von David Hand, der die Keynote für diese Veranstaltung lieferte. Dark Data ist das neueste Buch von Hand. (David ist der Hauptredner für dieses Webinar) Das Kapitel befasst sich mit fehlenden oder unbekannten Daten und deren Auswirkungen auf die Analyse. Nebenbei diskutiert Hand Datenphänomene wie P-Hacking, falsche Messfehler und Fehlerkennungsraten sowie „HARKing“.
Data Mining und prädiktive Modellierung , JMP-Tutorial
Dieses JMP-Tutorial enthält eine Fallstudie zur Herstellung und enthält Demonstrationen einer Reihe von Techniken mit Graph Builder und dem Prediction Profiler und JMP Pro. Diskussionen zu Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und KI, einschließlich Regression, Bootstrap Forest und Boosted Trees (Decision Trees) und Neural Networks.
Weiterentwicklung des maschinellen Lernens von der Theorie in die Praxis , Kundenerfolgsgeschichte
Obwohl aus der akademischen Industrie, zeigt diese Geschichte, wie Fakultät und Studenten der Sungkyunkwan University JMP verwenden, um Anwendungen für maschinelles Lernen bereitzustellen, um im Auftrag von Industriekunden erhebliche Kosten- und Zeiteinsparungen zu erzielen. In einem Fall sparten die Bemühungen des Teams dem herausragenden koreanischen Stahlhersteller POSCO Hunderttausende von Dollar pro Linie an jährlichen Einsparungen. Durch die Verwendung von JMP als Alternative zu codierintensivem R oder Python hat das Team laut Professor Lee Jong-Seok in einer Woche das geschafft, was sonst einen Monat gedauert hätte.
Maschinelles Lernen treibt Innovationen in der Hightech-Fertigung voran , Kundenerfolgsgeschichte
Diese Geschichte stammt aus der Halbleiterindustrie. Die Geschichte dokumentiert, wie das Unternehmen SK Hynix JMP verwendet hat, um maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln, die die Verwendung von Daten in Herstellungsprozessen beschleunigen können. Sie teilen auch, wie sie den Einsatz von JMP standardisiert haben, um die Effizienz zu steigern, die sich potenziell auf das gesamte Unternehmen auswirken kann.
Missionskritische erweiterte Statistiken für die Verteidigungsgemeinschaft , Statistisch gesprochen
Obwohl diese Veranstaltung spezifisch für die Verteidigungsindustrie war, behandelt sie Konzepte, die branchenübergreifend gelten würden, und bietet ein grundlegendes Verständnis von KI. Während der Keynote erläutert Laura Freeman, wie sie mithilfe von statistischem Denken maschinelles Lernen und KI so einsetzen, dass das Verteidigungsministerium wichtige Missionen erfüllen, seine Mitarbeiter qualifizieren und den Erfolg sicherstellen kann.
Missionsorientierte Analytik: Neue Methoden für die Intelligence Community , Analytisch gesprochen
Alyson Wilson, NCSU, mit Industrieverbindung, arbeitet daran, Analytik mehr in die Geheimdienstgemeinschaft zu bringen, um die Außenpolitik und die nationale Sicherheit zu beeinflussen. Auch eine gute Diskussion über die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und KI. 32 Aufrufe im Jahr 2020, nicht beliebt.
Intelligentes maschinelles Lernen für Hersteller , Weißes Papier
Keine perfekte Übereinstimmung, da es sich um ein Fertigungsbeispiel handelt, aber interessante Diskussionen über die Verschmelzung von maschinellem Lernen mit Statistikwissen – Mensch und Maschine.
Diese Sitzungen beinhalten auch Diskussionen über baumbasierte Modelle und neuronale Netze:
Baumbasierte Methoden für das Screening und die Modellierung von Prädiktoren verstehen und anwenden , JMP-Webinar meistern
Erkennen und Vorhersagen von Mustern mit neuronalen Netzmodellen , JMP-Webinar meistern
Es ist erwähnenswert, dass es angesichts des fortgeschrittenen Charakters der Plenarsitzung von David Hand möglicherweise mehr Möglichkeiten gibt, JMP Pro für diejenigen zu positionieren, die sich für diese Veranstaltung angemeldet haben.
