En la "Discovery Summit Japan Online" celebrada en noviembre de 2020, el
Fue una sesión de tutoría muy solicitada. "Tutorial especial de JMP
"Introducción al aprendizaje automático estadístico" de, 13 de mayo (jueves), 20 de mayo (jueves) hacia 2 series se llevó a cabo en
Video de este seminario Lanzado por tiempo limitado hasta las 17:00 del martes 15 de junio de 2021 Voy a.
*Publicación finalizada.
Título del seminario
Tutorial especial Introducción al aprendizaje automático estadístico con JMP (2 sesiones)
Visión general
Si usa JMP (Pro), puede disfrutar fácilmente del análisis en comparación con R, Python, etc.
Si bien no es un análisis completamente personalizado, es posible responder completamente a pedidos semipersonalizados.
Con JMP, puede fácilmente:
① El análisis se puede hacer con un solo mouse sin escribir comandos
② Conjunto de gráficos y estadísticas
③ El proceso de análisis se puede dejar en el guión
④ Los informes se pueden generar de acuerdo con el flujo del proceso de análisis
⑤ Ideal para la comprensión y el aprendizaje sistemático porque se basa en el pensamiento estadístico, etc.
En este documento, utilizaremos ejemplos numéricos para discutir las capacidades de predicción y clasificación de JMP.
Los métodos a tratar incluyen suavizado del kernel, SVM y neurodiscriminación.
Además, profundizaremos en nuestra comprensión contrastando con el análisis estadístico multivariado convencional.
Introducción del instructor
Sr. Motohisa Hirono
Se unió a Ricoh Co., Ltd. en 1984. Desde entonces, la gestión de calidad interna y el trabajo de gestión de confiabilidad,
Comprometidos con la ilustración y la difusión de estadísticas.
Luego de desempeñarse como Gerente General de la Oficina de Promoción de QM en la Sede de Calidad y Gerente General del Centro de Negocios SF, actualmente está a cargo del Centro de Negocios Biomédicos.
Oficina de Apoyo al Negocio de Atención Médica Grupo de Garantía de Calidad y Asuntos Farmacéuticos (Comité de Revisión Ética)
Lo estoy haciendo ampliamente.
Facultad de Ingeniería, Universidad de Ciencias de Tokio (1997-1998), profesor a tiempo parcial, Facultad de Gestión de Políticas, Universidad de Keio (2000-2004).
Sus principales áreas de especialización son el control de calidad estadístico y la ingeniería de confiabilidad. Sus principales trabajos son "Modelado gráfico en la práctica",
"Utilización de datos multivariados con JMP", "23 conferencias sobre métodos de cálculo estadístico utilizando ejemplos numéricos de Anscombe",
Hay "análisis multivariante para ingenieros de JMP" y "análisis multivariante para escalas de los ojos".
Título de cada episodio.
Parte 1: funciones gráficas de JMP para Big Data
Parte 2: La realidad de la clasificación supervisada
