La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son términos comunes, pero a menudo mal entendidos. JMP trató de aclarar un poco estos conceptos durante nuestro último evento de Hablando Estadística, Desmitificando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial . El Keynote David Hand (Imperial College, Londres) y los panelistas Diana Ballard (Brewer Science); Jason Brinkley (Abt Associates) y Jim Georges (SAS) discutieron cómo comenzar y modelar de manera más efectiva con técnicas de aprendizaje automático. También compartieron cómo las organizaciones de vanguardia están resolviendo problemas más rápidamente e impulsando la innovación de manera más efectiva y los beneficios de usar técnicas avanzadas como estas.
Para ayudar al equipo de ventas de JMP a participar en conversaciones posteriores al evento más significativas y productivas con clientes y prospectos, hemos creado la siguiente lista de recursos recomendados para posicionarse con los inscritos ahora que el evento ha concluido. Esta lista extrae los activos adecuados de todo nuestro sitio web e incluye documentos técnicos, seminarios web, historias de clientes, blogs y más.
Si tiene alguna pregunta sobre las recomendaciones relacionadas con este evento, no dude en ponerse en contacto con Larry LaRusso.
Enlace de campaña de fuerza de ventas (bajo demanda) que se encuentra aquí
4 de noviembre: Desmitificando el aprendizaje automático y las recomendaciones de IA
Orientación experta para aprovechar al máximo el aprendizaje automático , Evento de habla de estadísticas
Incluye la nota clave de Dick DeVeaux, Los siete pecados capitales del aprendizaje automático . Excelente presentación de panel con Dick, Russ Wolfinger y Julia O'Neill
Resolver problemas de ciencia e ingeniería con el aprendizaje automático , Evento de habla de estadísticas
Recurso muy fuerte. Oradores con base en Europa, pero discusión en profundidad (discurso principal) sobre aprendizaje profundo, inteligencia artificial y un panel fuerte / atractivo.
¿Qué es el aprendizaje automático (y puede hacerlo JMP)? Blog de JMP
1 S t parte de la serie de blogs de Elizabeth Claassen. Una buena discusión introductoria de conceptos en torno al aprendizaje automático y describe todos los diferentes algoritmos de aprendizaje automático que puede hacer JMP. Promueve la prueba gratuita.
Aplicación del aprendizaje automático: ¿Le ganaré a mi marido en la piscina el día de mi cumpleaños?Blog de JMP
2 Dakota del Norte parte de la serie de blogs de Elizabeth Claassen. Utiliza un ejemplo divertido de algoritmo de aprendizaje automático. Como las conexiones que hace este blog. Creo que hace un buen trabajo al humanizar a nuestros expertos y nuestro negocio.
Datos oscuros , Capítulo del libro
Aunque el tema no es una combinación perfecta, este capítulo del libro es de David Hand, quien proporcionó la nota clave de este evento. Dark Data es el libro más nuevo de Hand. (David es el orador principal de este seminario web) El capítulo habla de los datos faltantes o desconocidos y el efecto que pueden tener en el análisis. En el camino, Hand analiza los fenómenos de datos como p-hacking, errores de medición espurios y tasas de descubrimiento falso, y "HARKing".
Minería de datos y modelado predictivo , Tutorial de JMP
Este tutorial de JMP incluye un estudio de caso de fabricación e incluye demostraciones de una serie de técnicas que utilizan Graph Builder y Prediction Profiler y JMP Pro. Debates sobre temas relacionados con el aprendizaje automático y la IA, incluida la regresión, Bootstrap Forest y Boosted Trees (árboles de decisión) y redes neuronales.
Avanzando en el aprendizaje automático de la teoría a la práctica , Historia de éxito del cliente
Aunque proviene de la industria académica, esta historia muestra cómo los profesores y estudiantes de la Universidad de Sungkyunkwan utilizan JMP para implementar aplicaciones de aprendizaje automático para lograr ahorros sustanciales de costos y tiempo en nombre de los clientes de la industria. En un caso, los esfuerzos del equipo ahorraron al fabricante de acero coreano POSCO cientos de miles de dólares por línea en ahorros anuales. Al usar JMP como alternativa a la codificación intensiva de R o Python, el profesor Lee Jong-Seok dice que el equipo logró en una semana lo que de otro modo hubiera tardado un mes en completarse.
El aprendizaje automático impulsa la innovación en la fabricación de alta tecnología , Historia de éxito del cliente
Esta historia proviene de la industria de los semiconductores. La historia documenta cómo la empresa SK Hynix utilizó JMP para crear algoritmos de aprendizaje automático que pueden acelerar el uso de datos en los procesos de fabricación. También comparten cómo han estandarizado el uso de JMP para aumentar las eficiencias que tienen el potencial de afectar a toda la organización.
Estadísticas avanzadas de misión crítica para la comunidad de defensa , Estadísticamente hablando
Aunque este evento fue específico para la industria de defensa, cubre conceptos que se aplicarían en todas las industrias y proporciona una comprensión básica de la IA. Durante el discurso de apertura, Laura Freeman analiza cómo están utilizando el pensamiento estadístico para utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial de una manera que ayuda al Departamento de Defensa a cumplir misiones clave, capacitar a su fuerza laboral y garantizar el éxito.
Análisis orientado a la misión: nuevos métodos para la comunidad de inteligencia , Analíticamente hablando
La conexión de la industria, Alyson Wilson, NCSU, trabaja para llevar el análisis más a la comunidad de inteligencia para influir en la política exterior y la seguridad nacional. También una buena discusión sobre las diferencias entre el aprendizaje automático y la IA. 32 visitas en 2020, no popular.
Aprendizaje automático inteligente para fabricantes , Papel blanco
No es una combinación perfecta porque es un ejemplo de fabricación, pero discusiones interesantes sobre la fusión del aprendizaje automático con el conocimiento estadístico: humanos y máquinas.
Estas sesiones también incluyen discusiones sobre modelos basados en árboles y redes neuronales:
Comprensión y aplicación de métodos basados en árboles para la detección y el modelado de predictores , Seminario web de dominación de JMP
Descubrir y predecir patrones mediante modelos de redes neuronales , Seminario web de dominación de JMP
Vale la pena señalar que dada la naturaleza avanzada del plenario de David Hand, puede haber más oportunidades de posicionar a JMP Pro para aquellos que se inscribieron para este evento.
