Peter Hersh, JMP 수석 시스템 엔지니어, SAS
Florian Vogt, 시스템 엔지니어, JMP
Russ Wolfinger, JMP의 과학적 발견 및 유전체학 이사
Laura Lancaster, 수석 연구 통계 개발자, JMP
인공 지능 알고리즘은 복잡한 문제에 대한 통찰력을 얻는 데 유용합니다.이러한 알고리즘의 단점 중 하나는 해석하기 어려운 경우가 많다는 것입니다.해석 가능성의 부족은 이러한 AI 알고리즘을 사용하여 생성된 모델을 덜 신뢰할 수 있고 덜 유용하게 만들 수 있습니다.이 강연에서는 JMP의 몇 가지 기능을 활용하여 AI를 더 이해하기 쉽게 만드는 방법을 보여줍니다.프레젠테이션에서는 예측 프로파일러를 사용한 "가정" 가설 테스트 수행, Monte Carlo 시뮬레이션을 사용한 모델 견고성 테스트, JMP Pro 17의 새로운 기능인 Shapley 값 분석을 통해 대조적 설명을 탐색합니다.
