機器學習和人工智慧—需要仔細思考在 JMP，我們是David J. Hand教授的粉絲，他是世界知名、屢獲殊榮的統計學家、作家和演講家。因此，在最新一期的《統計演講》中，我們很高興能介紹他關於「評估機器學習演算法的性能」的富有洞察力的全體演講。
在這段影片剪輯中，他思考：“我們如何判斷分類器有多好？”並認為出於多種原因我們需要考慮這一點。
全體會議結束後，與三位傑出的統計學家進行了討論：
- Diana Ballard，Brewer Science 的統計學家，擁有 20 多年的製造業統計經驗。
- Jason Brinkley 是一位生物統計學家、資料科學家和健康研究員，領導 Abt Associates 資料科學、調查和支援技術部門的研究設計和分析團隊。
- Jim Georges，SAS 高階分析實驗室的負責人。
他們的討論在很多方面都具有啟發性。討論的一些要點包括：
- 收集高品質數據和做好數據準備的重要性（因為所有數據都有問題）。
- 真正查看數據的價值。
- 「統計策略」對於最好地建構和解決當前問題的關鍵作用。
當我回顧本週在美國的感恩節時，我感謝本期《統計演講》中的統計學家以及所有使用數據視覺化和統計來發現見解並做出更明智決策的創造性問題解決者。
David Hand 發表了富有洞察力的全體會議：評估機器學習演算法的效能。
