人工知能（AI）と機械学習（ML）は一般的ですが、誤解されることが多い用語です。 JMPは、最新の統計的スピーキングイベントで、これらの概念を少し明確にしようとしました。機械学習と人工知能の謎を解き明かす。 基調講演デビッドハンド（インペリアルカレッジ、ロンドン）とパネリストダイアナバラード（ブリューワーサイエンス）; Jason Brinkley（Abt Associates）とJim Georges（SAS）は、ML手法を使用してより効果的にモデルを作成する方法について話し合いました。 彼らはまた、最先端の組織がどのように問題をより迅速に解決し、イノベーションをより効果的に推進しているか、そしてこれらのような高度な技術を使用することの利点を共有しました。
JMPセールスチームが顧客や見込み客とより有意義で生産的なイベント後の会話を行えるように、イベントが終了した今、登録者と位置付けるための推奨リソースの次のリストを作成しました。 このリストは、当社のWebサイト全体から適切な資産を引き出し、ホワイトペーパー、ウェビナー、カスタマーストーリー、ブログなどを含みます。
このイベントに関連する推奨事項について質問がある場合は、LarryLaRussoまでお気軽にお問い合わせください。
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11月4日、機械学習とAIの推奨事項をわかりやすく説明する
機械学習を最大限に活用するための専門家によるガイダンス、統計スピーチイベント
ディック・デボー基調講演が含まれています、機械学習の七つの大罪。 ディック、ラス・ウォルフィンガー、ジュリア・オニールによる素晴らしいパネルプレゼンテーション
機械学習による科学と工学の問題の解決、統計スピーチイベント
非常に強力なリソース。 ヨーロッパを拠点とする講演者ですが、ディープラーニング、AI、強力で魅力的なパネルに関する詳細なディスカッション（基調講演）。
機械学習とは何ですか（そしてJMPはそれを行うことができます）、 JMPブログ
1 NS ElizabethClaassenのブログシリーズの一部。 機械学習に関する概念の入門的な説明と、JMPで実行できるさまざまな機械学習アルゴリズムの概要を説明します。 無料トライアルを推進します。
機械学習の適用：誕生日にプールで夫を倒しますか？JMPブログ
2 NS ElizabethClaassenのブログシリーズの一部。 機械学習アルゴリズムの楽しい例を使用します。 このブログが作るつながりのように。 それは私たちの専門家と私たちのビジネスを人間化するのに良い仕事をしていると思います。
ダークデータ、本の章
トピックは完全に一致しているわけではありませんが、この本の章は、このイベントの基調講演を行ったDavidHandによるものです。 DarkDataはHandの最新の本です。 （Davidはこのウェビナーの基調講演者です）この章では、欠測データまたは不明なデータと、それが分析に与える影響について説明します。 その過程で、Handは、p-hacking、偽の測定エラー、誤検出率などのデータ現象、および「HARKing」について説明します。
データマイニングと予測モデリング、JMPチュートリアル
このJMPチュートリアルには、製造のケーススタディが含まれており、GraphBuilderとPredictionProfilerおよびJMPProを使用したいくつかの手法のデモンストレーションが含まれています。 回帰、ブートストラップフォレスト、ブースティングツリー（デシジョンツリー）、ニューラルネットワークなど、機械学習とAIに関連するトピックに関するディスカッション。
理論から実践への機械学習の進歩、カスタマーサクセスストーリー
このストーリーは、学術業界からのものですが、成均館大学の教職員と学生がJMPを使用して機械学習アプリケーションを導入し、業界のクライアントに代わって大幅なコストと時間の節約を実現する方法を示しています。 あるケースでは、チームの努力により、韓国の著名な鉄鋼メーカーであるPOSCOが1回線あたり数十万ドルの年間節約を実現しました。 イ・ジョンソク教授は、コーディング集約型のRやPythonの代わりにJMPを使用することで、チームが1週間で完了したと述べています。
機械学習はハイテク製造の革新を推進します、カスタマーサクセスストーリー
この話は半導体業界から来ています。 このストーリーは、会社のSK HynixがJMPを使用して、製造プロセスでのデータの使用を促進できる機械学習アルゴリズムを作成した方法を文書化しています。 また、組織全体に影響を与える可能性のある効率をスケールアップするために、JMPの使用を標準化した方法についても共有しています。
防衛コミュニティのミッションクリティカルな高度な統計、統計的に言えば
このイベントは防衛産業に固有のものでしたが、業界全体に適用される概念をカバーし、AIの基本的な理解を提供します。 基調講演では、Laura Freemanが、国防総省が主要な任務を遂行し、従業員のスキルを向上させ、成功を確実にするのに役立つ方法で、統計的思考を使用して機械学習とAIをどのように使用しているかについて説明します。
ミッション指向の分析：インテリジェンスコミュニティのための新しい方法、分析的に話す
業界とのつながりであるノースカロライナ州アリソンウィルソンは、外交政策と国家安全保障に影響を与えるために、分析をインテリジェンスコミュニティにさらに取り入れることに取り組んでいます。 また、機械学習とAIの違いについての良い議論。 2020年には32回の視聴があり、人気はありません。
メーカー向けのスマート機械学習、 白書
製造の例であるため完全に一致するわけではありませんが、機械学習と統計学者の知識（人間と機械）の統合に関する興味深い議論があります。
これらのセッションには、ツリーベースのモデルとニューラルネットワークに関するディスカッションも含まれます。
予測子のスクリーニングとモデリングのためのツリーベースの方法の理解と適用、JMPウェビナーの習得
ニューラルネットワークモデルを使用したパターンの発見と予測、JMPウェビナーの習得
これらの推奨事項はとても役に立ちます！ ありがとうございました！
デビッドハンドのプレナリーの高度な性質を考えると、このイベントに登録した人のためにJMPプロを配置する機会が増える可能性があることを指摘する価値があります。
