환영, 그리고 감사하다 너 ~을 위한 합류 나의 포스터 프레젠테이션
~에 이것 연령 JMP C 추론.
나의 이름 ~이다 케이틀린 쇼키 ,
그리고 나는 ㅏ 상위 통계적 엔지니어 ~에 코닝 통합.
어떻게 하다 너 얻다 ㅏ 일견 ~의 ㅏ 제품 품질
~ 전에 그것 완료하다 그만큼 생산 프로세스?
우리 선택 에게 짓다 ㅏ 모델 저것 ~ 할 것이다 예측하다 그만큼 제품 품질 결과
~ 전에 그것 가지다 완전한 그만큼 전체 프로세스.
거기 ~이다 둘 주요한 이익 ~의 이것 접근하다.
하나 ~이다 그만큼 운영 팀
받다 즉각적인 피드백 ~에 어떻게 그만큼 부속 ~ 할 것이다 공연하다
그리고 ~할 수 있다 조정하다 그만큼 프로세스 ~에 진짜 시간.
그만큼 두번째 ~이다 저것 우리 ~할 수 있다 뎀 그만큼 제품 허용 또는 아니다.
좋다 나 단지 말하는, 그만큼 기본 목적 ~의 이것 일하다
~이다 에게 짓다 ㅏ 예측 모델 사용 ㅏ 약간의 모델링 구혼
에게 이해하다 그리고 예측하다 제품 품질
기반을 둔 ~에 확실한 제품 측정.
우리의 주요한 단계 ~에 건물 이것 모델
~이다 데이터 수집, 모델 개발, 테스트 그리고 구현.
우선, ~을 위한 그만큼 데이터 수집 단계, 부속 ~이다 모은 ~에 그만큼 끝
~의 그만큼 생산 선 그리고 적절한 제품 측정 ~이다 완전한.
그만큼 부속 ~이다 그 다음에 대상 에게 그만큼 품질 시험.
그만큼 제품 측정 그리고 품질 측정 결과
~이다 결합 ~ 안으로 ㅏ 데이터 세트 그리고 사용된 ~을 위한 건물 그만큼 모델.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 품질 측정 결과
~이다 결합 ~ 안으로 ㅏ 데이터 세트 그리고 사용된 ~을 위한 건물 그만큼 모델.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 품질 측정 ~이다 그만큼 응답
그리고 모두 그만큼 제품 측정 ~이다 그만큼 예측자.
그만큼 데이터 세트 이루어져있다 767 예측 변수 그리고 990 관찰 또는 부속.
이것 물건 ~할 수 있다 가져가다 ㅏ 긴 시간 에게 실행하다.
부터 이었다 건물 ㅏ 모델, 그것은 중요한 에게 얻다 ~처럼 크기가 큰 ~의 ㅏ 범위
~의 제품 측정 그리고 품질 측정 결과 ~처럼 우리 할 수 있다.
만약에 우리 떠나다 이것 그만큼 정확성 그리고 모델 예측
~이다 더 일관된 가로질러 그만큼 범위.
본질적으로 이것 허용 그만큼 모델 에게 정확히 예측하다 ~에 모두 수준
~의 그만큼 제품 품질 결과.
한 번 그만큼 데이터세트 ~이다 컴파일,
그것 ~이다 철저히 검사 에게 보장하다 그것 ~이다 ~처럼 깨끗한 ~처럼 가능한.
후에 그만큼 데이터 수집 그리고 청소,
그만큼 두번째 단계 ~의 모델 개발 ~이다 시작했다.
을 위한 이것, 우리 시작하다 ~와 함께 변하기 쉬운 클러스터링.
단계 ~에 의해 회귀, 제거하다 고도로 상관 변수
그리고 선택하다 그만큼 최대 중요한 그들.
와 함께 그래서 많은 예측 변수 우리 먼저 신청하다 변하기 쉬운 클러스터링.
이것 방법 허용 ~을 위한 그만큼 절감 ~에 그만큼 숫자 ~의 변수.
변하기 쉬운 클러스터링 여러 떼 그만큼 예측 변수,
그만큼 변수 ~ 안으로 클러스터 저것 공유하다 흔한 형질.
각 무리 ~할 수 있다 BE 대표 ~에 의해 ㅏ 하나의 요소 또는 변하기 쉬운.
ㅏ 단편 ~의 그만큼 무리 요약 ~에서 JMP ~이다 표시,
어느 나타내다 저것 85 % ~의 그만큼 변화
~이다 설명 ~에 의해 클러스터링.
무리 12 가지다 49 회원,
그리고 V 232 ~이다 그만큼 최대 대표 ~의 저것 무리.
그만큼 변수 저것 ~이다 식별 ~처럼 그만큼 최대 대표 것들
~이다 그 다음에 사용된 ~에 그만큼 다음 방법 ~의 단계적으로 회귀.
단계적으로 회귀 ~이다 사용된
~에 그만큼 식별 클러스터링 변수 에게 선택하다 그만큼 최대 중요한 하나
에게 우리를 ~에 그만큼 모델,
그리고 더 나아가 감소 그만큼 숫자 ~의 변수.
을 위한 이것, 그만큼 앞으로 방향
그리고 최저한의 수정 AIC 멎는 규칙 ~이다 사용된.
그만큼 방향 통제 수단 어떻게 변수 입력하다 그리고 떠나다 그만큼 모델.
그만큼 앞으로 방향 수단 저것 자귀 ~이다 들어갔다 ~ 안으로 그만큼 모델
저것 가지다 그만큼 가장 작은 p-값.
그만큼 멎는 규칙 ~이다 사용된 에게 결정하다 어느 모델 ~이다 선택된.
그만큼 수정 AIC ~이다 기반을 둔 ~에 부정적인 둘, 법 ~의 있을 수 있는 일,
그리고 그만큼 모델 ~와 함께 그만큼 가장 작은 수정 AIC ~이다 ㅏ 우선의 모델.
에서 이것, 51 변수 ~이다 들어갔다 ~ 안으로 그만큼 모델
~의 그만큼 99 사용 가능 변수
~에서 그만큼 변하기 쉬운 클러스터링 단계.
~에 이것 가리키다, 우리 가지다 줄인 그만큼 숫자
~의 변수 ~에서 767 에게 51
사용 변하기 쉬운 클러스터링 그리고 단계적으로 회귀.
그만큼 결정적인 방법 ~이다 에게 맞다 ㅏ 일반화 회귀 모델.
을 위한 이것, 그만큼 법 ~의 정상 분포
~이다 사용된 ~와 함께 한 적응 올가미 견적 방법.
을 위한 이것, 그만큼 긴 정상 분포 ~이다 사용된
~와 함께 한 적응 올가미 견적 방법.
그만큼 법 ~의 정상 분포 ~이다 그만큼 최상의
맞다 ~을 위한 그만큼 응답, 그래서 ~이다 선택된 에게 사용 ~에 그만큼 회귀 모델.
그만큼 적응 올가미 견적 방법
~이다 ㅏ 처벌 회귀 기술
어느 축소 그만큼 크기 ~의 그만큼 회귀 계수
그리고 감소 그만큼 변화 ~에 그만큼 추정.
이것 도움 에게 개선하다 예측 능력 ~의 그만큼 모델.
또한 그만큼 데이터 세트 ~였다 나뉘다 ~ 안으로 ㅏ 훈련 그리고 확인 세트.
그만큼 훈련 세트 가지다 744 관찰, 그리고 그만큼 확인 세트 가지다 246.
에서 이것, 그만큼 결과 모델 생산하다 ㅏ .81 일반화 R-제곱
~을 위한 그만큼 훈련 세트 그리고 .8 ~을 위한 그만큼 확인 세트.
이것들 R-제곱 ~이다 허용 ~을 위한 우리의 프로세스 저것 우리 ~ 할 것이다 지금 평가하다
그만큼 정확성 그리고 예측 가능성 ~의 그만큼 결과 모델.
지금 저것 우리 가지다 ㅏ 모델, 우리 필요 에게 검토 그것은 정확성
그리고 예측 가능성 에게 보다 만약에 그것 ~일 것이다 BE 적합한 에게 사용 ~에 생산.
~ 안에 행위 이것,
ㅏ 그래프 ~이다 생산 저것 비교하다 ㅏ 예측 품질 측정
~을 위한 ㅏ 특정한 부분 에게 그만큼 실제 품질 측정.
~ 안에 그만큼 그래프 xx 쇼 그만큼 예측 값,
그리고 그만큼 yx 쇼 그만큼 실제.
또한, 그만큼 품질 측정 ~이다 버킷 ~ 안으로 삼 여러 떼
기반을 둔 ~에 그것은 값, 어느 ~이다 표시
~에 의해 그만큼 삼 그림 물감 ~에 그만큼 그래프.
~ 안에 일반적인, 그만큼 모델 예측하다 그만큼 품질 측정 잘.
그것 하다 나타나다 저것 그만큼 모델 5월 맞다 더 나은
~에 그만큼 낮추다 제품 품질 범위
~보다 그만큼 높은, 어느 5월 BE ~로 인한 에게 더 관찰 ~에 그만큼 낮추다 범위.
처럼 말하는, 그만큼 품질 측정
~였다 버킷 ~ 안으로 삼 다른 카테고리 기반을 둔 ~에 그것은 값.
이것 ~였다 또한 완료 ~을 위한 그만큼 예측 품질 측정.
을 위한 각 관찰, 만약에 그만큼 품질 측정 범주
~이다 그만큼 같은 ~처럼 ㅏ 예측 측정 범주,
그것 ~이다 할당된 에게 하나.
만약에 아니다, 그것 ~이다 할당된 에게 영.
을 위한 둘 다 그만큼 훈련 그리고 확인 세트, 그만큼 평균 ~의 이것들 것들 그리고 제로
~이다 계획된 그리고 ~이다 사용된 ~처럼 그만큼 정확도 측정하다.
우리 보다 저것 훈련 세트 가지다 한 정확성 ~의 87.5%
그리고 그만큼 확인 세트 가지다 한 정확성 ~의 84%.
을 위한 그만큼 모델 에게 BE 움직이는 에게 그만큼 테스트 단계,
정확성 ~ 해야 하다 BE ~ 위에 ㅏ 확실한 한계,
그리고 둘 다 ~의 이것들 정확성 값 이다.
이것 ~ 할 것이다 허용하다 우리를 에게 이동하다 에게 그만큼 테스트 단계 ~의 그만큼 프로젝트.
~ 안에 덧셈, 우리 바라보다 ~에 그만큼 착란 행렬
에게 시각화하다 그만큼 정확성 ~의 그만큼 모델
~에 의해 비교 그만큼 실제 에게 그만큼 예측 범주.
이상적으로는 그만큼 끄다 대각선 ~의 각 행렬 ~해야 한다 BE 모두 제로,
~와 함께 그만큼 대각선 ~에서 맨 위 왼쪽 에게 맨 아래 오른쪽 함유 모두 그만큼 카운트.
그만큼 행렬 보여주다 ~에 그만큼 포스터 저것 그만큼 더 높은 카운트 ~이다 ~을 따라
저것 대각선 ~와 함께 낮추다 숫자 ~에 그만큼 끄다 대각선,
하지만 불일치 아직 존재하다 ~ 중에 그만큼 삼 범주.
을 위한 예, ~에 그만큼 훈련 세트, 거기 ~이다 29 인스턴스 어디 그만큼 실제
품질 측정 ~의 그만큼 삼 ~였다 예측 ~처럼 ㅏ 둘.
~ 안에 그만큼 같은 사례 ~을 위한 그만큼 확인 세트, 거기 ~이다 12.
그만큼 착란 행렬 도움 에게 이해하다 어디 이것들 불일치 ~이다
그래서 더 나아가 조사 ~할 수 있다 BE 완료 그리고 개량 만들어진.
전반적인 그렇지만, 그만큼 모델 가지다 한 정확성 ~ 위에 저것 요구하다 한계,
어디 우리의 다음 단계 ~일 것이다 BE 그만큼 테스트 그리고 구현 단계.
지금 저것 우리의 모델 ~이다 ~을 통해 그만큼 개발 단계,
그것은 시간 에게 시험 그것 ~에 살다 상황.
을 위한 이것, 그만큼 모델 ~이다 사용된 아래에 공학 제어
에게 결정하다 어떻게 잘 그것 예측하다 그만큼 품질 측정
~에 작은, 제어 실험.
이것 ~이다 완료 ~에 의해 그만큼 공학 팀
~와 함께 지원하다 ~에서 그만큼 프로젝트 팀 언제 필요한.
한 번 그만큼 공학 팀 ~이다 만족하는 ~와 함께 이것 테스트,
그만큼 모델 ~이다 충분히 구현 ~ 안으로 생산 그리고 모니터링 ~ 위에 시간.
~ 안에 결론, 이것 모델 개발 프로세스
가지다 허용된 우리를 에게 짓다
예측 모델 ~을 위한 그만큼 생산 프로세스.
그만큼 행동 양식 ~의 변하기 쉬운 클러스터링,
단계적으로 변하기 쉬운 선택 ~에 일반화 회귀
~이었다 그만큼 최대 적절한 그리고 최상의 재학생 에게 사용
~을 위한 이것 애플리케이션.
와 함께 더 나아가 연구 그리고 조사,
다른 행동 양식 ~할 수 있었다 BE 잠재적으로 적용된
에게 개선하다 모델 성능 심지어 더.
에서 ㅏ 생산 점, 그만큼 혜택 ~의 이것 모델
~이다 저것 그만큼 운영 팀 ~ 할 것이다 받다 즉각적인 피드백 ~에 어떻게 ㅏ 부분
또는 그룹 ~의 부속 ~ 할 것이다 공연하다, 그리고 ~할 수 있다 섭취하다 그만큼 곡조
그리고 곡조 그만큼 프로세스 ~에 진짜 시간.
우리 ~할 수 있다 또한 간주 그만큼 제품 허용 또는 아니다.
만약에 거부, 그만큼 제품 ~이다 처분 ~의 그리고 ~ 할 것이다 ~ 아니다 계속하다 ~을 통해 그만큼 프로세스,
어느 ~ 위에 시간 감소 생산 소송 비용.
마지막으로 ID 좋다 에게 주다 ㅏ 거대한 특별한 감사하다 너
에게 즈부노와 초바 그리고 그만큼 전체 프로젝트 팀
~에 코닝 법인.
감사하다 너 ~을 위한 합류 그리고 청취 에게 나의 포스터 프레젠테이션.
