JMP에서 우리는 교수의 팬입니다. 데이비드 J. 핸드 , 세계적으로 유명하고 수상 경력에 빛나는 통계학자이자 작가이자 연사입니다. 그래서 이번 최신화에서는 통계적으로 말하기 , "기계 학습 알고리즘의 성능 평가"에 대한 그의 통찰력 있는 본회의를 소개하게 되어 기쁩니다.
이 비디오 클립에서 그는 "분류기가 얼마나 좋은지 어떻게 알 수 있습니까?"라고 생각합니다. 여러 가지 이유로 이것을 고려해야 한다고 주장합니다.
본회의 후에는 세 명의 뛰어난 통계학자와의 토론이 이어졌습니다.
- 20년 이상의 제조 통계 경험이 있는 Brewer Science의 통계학자인 Diana Ballard는 다음과 같이 말했습니다.
- Abt Associates의 데이터 과학, 조사 및 지원 기술 부서에서 연구 설계 및 분석 팀을 이끄는 생물통계학자, 데이터 과학자 및 건강 연구원인 Jason Brinkley는 다음과 같이 말했습니다.
- SAS의 Advanced Analytics Lab을 이끌고 있는 Jim Georges.
그들의 토론은 여러 면에서 계몽적이었습니다. 토론의 일부 하이라이트는 다음과 같습니다.
- 고품질 데이터를 수집하고 우수한 데이터 준비를 수행하는 것이 중요합니다(모든 데이터에는 문제가 있기 때문에).
- 정말의 가치 찾고 데이터에서.
- 당면한 문제를 가장 잘 구성하고 해결하기 위한 "통계 전략"의 중요한 역할.
이번 주 미국에서 추수감사절을 생각하면서 나는 이 에피소드의 통계 전문가들에게 감사합니다. 통계적으로 말하기 데이터 시각화 및 통계를 사용하여 통찰력을 발견하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 모든 창의적인 문제 해결사입니다.
