인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 일반적이지만 종종 잘못 이해되는 용어입니다. JMP는 최신 Statistically Speaking 이벤트에서 이러한 개념을 좀 더 명확하게 만들려고 노력했습니다. 기계 학습 및 인공 지능 이해하기 . 기조 연설 David Hand(Imperial College, London) 및 패널 Diana Ballard(Brewer Science); Jason Brinkley(Abt Associates)와 Jim Georges(SAS)는 ML 기술을 시작하고 보다 효과적으로 모델링하는 방법에 대해 논의했습니다. 그들은 또한 최첨단 조직이 문제를 더 빨리 해결하고 혁신을 더 효과적으로 추진하는 방법과 이와 같은 고급 기술을 사용할 때의 이점을 공유했습니다.
JMP 영업 팀이 고객 및 잠재 고객과 보다 의미 있고 생산적인 이벤트 후 대화에 참여할 수 있도록 이벤트가 종료된 후 등록자에게 포지셔닝할 다음 권장 리소스 목록을 만들었습니다. 이 목록은 백서, 웨비나, 고객 사례, 블로그 등을 포함하는 웹 사이트 전체에서 적절한 자산을 가져옵니다.
본 이벤트와 관련된 추천에 대해 궁금한 사항이 있으시면 언제든지 LaRry LaRusso에게 연락주시기 바랍니다.
Sales Force 캠페인 링크(주문형)는 여기에서 찾을 수 있습니다.
11월 4일, 기계 학습 및 AI 권장 사항 이해하기
기계 학습을 최대한 활용하기 위한 전문가 지침 , 통계 말하기 이벤트
Dick DeVeaux 기조연설 포함, 머신러닝의 7가지 대죄 . Dick, Russ Wolfinger 및 Julia O'Neill의 훌륭한 패널 프레젠테이션
기계 학습으로 과학 및 공학 문제 해결 , 통계 말하기 이벤트
매우 강력한 리소스입니다. 유럽에 기반을 둔 연사이지만 딥 러닝, AI 및 강력/참여 패널에 대한 심층 토론(기조 연설).
기계 학습이란 무엇이며(JMP에서 수행할 수 있음), JMP 블로그
1 성 Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습과 관련된 개념에 대한 좋은 소개 토론과 JMP가 수행할 수 있는 모든 다양한 기계 학습 알고리즘에 대한 개요를 제공합니다. 무료 평가판을 홍보합니다.
기계 학습 적용: 내 생일에 수영장에서 남편을 이길까요?JMP 블로그
2 NS Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습 알고리즘의 재미있는 예를 사용합니다. 이 블로그가 만드는 연결처럼. 우리 전문가와 비즈니스를 인간화하는 데 도움이 된다고 생각하십시오.
다크 데이터 , 책 장
주제가 완벽하게 일치하지는 않지만 이 책의 장은 이 이벤트의 기조 연설을 제공한 David Hand의 것입니다. Dark Data는 Hand의 최신 책입니다. (David는 이 웨비나의 기조 연설자입니다.) 이 장에서는 누락된 데이터 또는 알려지지 않은 데이터와 분석에 미칠 수 있는 영향에 대해 설명합니다. 그 과정에서 Hand는 p-hacking, 가짜 측정 오류, 잘못된 발견 비율과 같은 데이터 현상과 "HARKing"에 대해 논의합니다.
데이터 마이닝 및 예측 모델링 , JMP 튜토리얼
이 JMP 자습서에는 제조 사례 연구와 그래프 빌더, 예측 프로파일러 및 JMP Pro를 사용하는 여러 기술의 데모가 포함되어 있습니다. 회귀, 부트스트랩 포리스트 및 부스트 트리(의사결정 트리) 및 신경망을 포함하여 기계 학습 및 AI와 관련된 주제에 대한 토론.
이론에서 실습으로 머신 러닝 발전 , 고객 성공 사례
학계의 이야기지만 성균관대학교의 교수진과 학생들이 JMP를 사용하여 기계 학습 응용 프로그램을 배포하여 업계 고객을 대신하여 상당한 비용과 시간을 절약하는 방법을 보여줍니다. 한 사례에서는 팀의 노력으로 한국의 저명한 철강 제조업체인 POSCO가 라인당 연간 수십만 달러를 절약할 수 있었습니다. 이종석 교수는 코딩 집약적 R 또는 Python의 대안으로 JMP를 사용함으로써 팀이 완료하는 데 한 달이 걸렸을 작업을 일주일 만에 완료했다고 말합니다.
기계 학습은 첨단 제조 분야의 혁신을 주도합니다. , 고객 성공 사례
이 이야기는 반도체 산업에서 왔습니다. 이 이야기는 회사인 SK Hynix가 JMP를 사용하여 제조 프로세스에서 데이터 사용을 촉진할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 만드는 방법을 설명합니다. 또한 조직 전체에 영향을 미칠 가능성이 있는 효율성을 확장하기 위해 JMP 사용을 표준화한 방법도 공유합니다.
국방 커뮤니티를 위한 미션 크리티컬 고급 통계 , 통계적으로 말하기
이 이벤트는 방위 산업에만 해당되지만 산업 전반에 적용되는 개념을 다루고 AI에 대한 기본 이해를 제공합니다. 기조연설에서 Laura Freeman은 국방부가 주요 임무를 수행하고 인력의 기술을 향상하며 성공을 보장하는 데 도움이 되는 방식으로 기계 학습 및 AI를 사용하기 위해 통계적 사고를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
미션 지향적 분석: 인텔리전스 커뮤니티를 위한 새로운 방법 , 분석적으로 말하기
업계 연결, NCSU의 Alyson Wilson은 정보 커뮤니티에 분석을 더 많이 도입하여 외교 정책 및 국가 안보에 영향을 미치기 위해 노력하고 있습니다. 또한 머신 러닝과 AI의 차이점에 대한 좋은 토론입니다. 2020년 조회수 32회, 인기가 없습니다.
제조업체를 위한 스마트 머신 러닝 , 백지
제조 사례이기 때문에 완벽하게 일치하지는 않지만 기계 학습과 통계 지식(인간 및 기계)을 병합하는 것에 대한 흥미로운 토론입니다.
이 세션에는 트리 기반 모델 및 신경망에 대한 토론도 포함됩니다.
예측 변수 선별 및 모델링을 위한 트리 기반 방법 이해 및 적용 , JMP 마스터링 웨비나
신경망 모델을 사용하여 패턴 발견 및 예측 , JMP 마스터링 웨비나
이 권장 사항은 매우 유용합니다! 감사합니다!
David Hand 총회의 고급 특성을 고려할 때 이 이벤트에 등록한 사람들을 위해 JMP Pro를 배치할 기회가 더 많을 수 있다는 점을 지적할 가치가 있습니다.
