친애하는 팀,
최신 이벤트인 Time to Innovate 세미나, 기계 학습에 대한 투자가 유익한 결과를 가져오도록 하는 방법 Jonathan Williams, IQE와 함께
녹음이 가능합니다 우리 웹사이트에서 .
이러한 리소스를 선택적으로 사용하고(모두 배치하기에는 너무 많을 수 있음) 필요에 따라 조정하거나 청중의 고충을 가장 잘 해결할 수 있도록 조정하십시오.
Salesforce 캠페인 링크(라이브 스트림)는 여기에서 찾을 수 있습니다.
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별 4개 머신 러닝을 최대한 활용하기 위한 전문가 지침 , 통계 말하기 이벤트
Dick DeVeaux 기조연설 포함, 머신러닝의 7가지 대죄 . Dick, Russ Wolfinger, Julia O'Neill과 함께하는 훌륭한 패널 프레젠테이션
별 4개 기계 학습을 최대한 활용하는 방법 , David Hand와의 스탯 스피킹 토크, 임페리얼 칼리지 런던의 수학 명예 교수. Brewer Science, Abt Associates 및 SAS의 패널들은 고품질 데이터 수집의 중요성과 ML에서 데이터 준비가 중요한 이유에 대해 이야기합니다.
별 4개 머신 러닝과 인공 지능의 필수 요소
통계 말하기 이벤트
매우 강력한 리소스입니다. 유럽에 기반을 둔 연사이지만 딥 러닝, AI 및 강력/참여 패널에 대한 심층 토론(기조 연설). Imperial College London, Corning, Solvay 및 Novozymes A/S와 함께
별 4개 머신 러닝이란 무엇이며 JMP가 할 수 있습니까? ), JMP 블로그
1 성 Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습에 대한 개념을 소개하고 JMP가 수행할 수 있는 모든 다양한 기계 학습 알고리즘을 간략하게 설명합니다. 무료 평가판을 홍보합니다.
별 3개 기계 학습 적용: 내 생일에 수영장에서 남편을 이길 것인가?JMP 블로그
2 nd Elizabeth Claassen의 블로그 시리즈의 일부입니다. 기계 학습 알고리즘의 재미있는 예를 사용합니다. 이 블로그가 만드는 연결처럼. 우리 전문가와 비즈니스를 인간화하는 데 도움이 된다고 생각하십시오.
별 2개 제조업체를 위한 스마트 머신 러닝 , 백지
제조 사례이기 때문에 완벽한 일치는 아니지만 기계 학습과 통계 지식(인간 및 기계)을 병합하는 것에 대한 흥미로운 토론입니다.
별 2개 기계 학습은 첨단 제조 분야의 혁신을 주도합니다. , 고객 성공 사례
반도체 산업. 자산은 기계 학습 구현의 예를 제공합니다. 그것은 또한 꽤 표면 수준의 토론입니다
별 2개 화학 및 공정 산업을 위한 기계 학습 응용 프로그램 검토
이러한 기술의 잠재력과 적용에 대한 미공개 기사.
추가 제안:
모델링 워크샵:
오늘 15:00 CET경에 모든 것이:
참석자는 모델링 워크숍에 참석하고 평가판을 다운로드하도록 유도하는 이메일을 받게 됩니다.
모든 노쇼는 녹화 및 평가판 다운로드 링크가 포함된 이메일을 받게 됩니다.
칼라
초대 이메일을 두 번 열었지만 이벤트에 등록하지 않은 모든 사람들은 녹음에 대한 링크를 받게 됩니다.
