감사해요 너 ~을 위한 보고 있다 이것 프레젠테이션 ~을 위한 차 유럽 발견 정상 회담 회의 온라인. 나의 이름 ~이다 데미안 페레. 나 한 남자 연구개발 과학자 ~에 CEA ~에 프랑스. 나 ~이다 ~와 함께 프랑수아 베르제레 차 통계학자 그리고 차 설립자 ~의 잇폰 혁신 ~에 프랑스. 와 함께 프랑수아, 우리 ~이다 매우 행복하다 에게 BE 여기 오늘 그리고 우리 ~일 것이다 좋다 에게 감사해요 차 조종 위원회 WHO 채워진 것 우리를 차 기회 에게 말하다 ~에 대한 이것 일하다 어느 ~이다 ~에 대한 혁신적인 구혼 사용하여 JMP.
우리 ~ 할 것이다 주다 너 둘 상자 연구. 프랑수아 ~ 할 것이다 여기 차 첫 번째 상자 그리고 나 ~ 할 것이다 여기 차 두번째 상자. 단지 시작 ~와 함께 가지다 약간의 단어 ~에 대한 CEA. CEA ~이다 가지다 프랑스 국민 정부 조직 ~을 위한 연구, 개발, 그리고 혁신 ~에 오븐 지역; 낮은 탄소 에너지, 기술적 연구, 근본적인 연구, 그리고 방어 그리고 보안. 차 CEA 카운트 ~에 대한 20,000 사람들 그리고 우리 ~이다 위치한 우리 아홉 다른 사이트(들 ~에 프랑스. 우리 가지다 강한 관계 ~와 함께 차 학생 세계 그리고 많은 협업 ~와 함께 대학 그리고 파트너, 둘 다 ~에 프랑스 그리고 모두 약 차 세계.
몇 가지 단어 ~에 대한 잇폰 혁신. 의 경주, 우리 ~이다 가지다 더 작은 회사 비교하다 에게 차 CEA. 그것 ~였다 만들어진 15 연령 전에. 우리 ~이다 기반을 둔 ~에 차 남쪽 ~의 프랑스, 툴루즈. 우리 ~이다 가지다 팀 ~의 통계학자, 오직 통계학자 ~와 함께 기술 ~에 산업의 통계, 예, SPC, 측정 체계 분석, 그리고 ~의 경주, 기계 학습 그리고 그래서 우리.
나는 가지다 JMP 사용자 ~부터 1995년, 그래서 가지다 긴 시간 전에. 나 시작했다 ~와 함께 JMP 삼. 의 경주, 잇폰 ~이다 JMP 파트너 왜냐하면 우리 사용된 가지다 일괄 ~의 JMP. 을 위한 예, ~을 위한 생산하다 최적화, 우리 가지다 가지다 도구 ~라고 불리는 예티, 자동적 인 생산하다 최적화 ~에 복잡한 조작 시스템. 우리 또한 개발됨 해결책 기반을 둔 우리 가지다 고객 요구, 무엇 우리 부르다 소프트웨어 우리 요구, ~을 위한 예, 가지다 가득한 해결책 ~을 위한 국외자 발각 금 통계 프로세스 제어.
사용 JMP 그리고 GSL, 우리 가지다 여러 개의 GSL 전문가 여기, 포함 캐롤 소울, 어느 ~이다 공동 작가 ~의 이것 말하다 오늘. 우리 또한 가지다 가지다 고전 컨설팅 그리고 훈련 전문적 지식 기반을 둔 우리 JMP 우리 산업의 통계. 차 감격하다 ~의 차 프레젠테이션 오늘, 우리 ~ 할 것이다 여기 둘 진짜 상자 연구 ~와 함께 데미안. 차 첫 번째 하나 ~이다 기반을 둔 우리 시뮬레이션 그리고 가지다 컴퓨터 설계 ~의 실험, 그리고 차 두번째 하나 ~ 할 것이다 BE 제시 ~에 의해 데미안 우리 가지다 기계 학습 도구 ~을 위한 예측.
나 ~ 할 것이다 여기 차 상자 공부하다 숫자 1 기반을 둔 우리 혼합물. 그것 ~이다 좋아요. 너 ~할 수 있다 가다 우리 차 다음 미끄러지 다. 차 문맥 ~이다 가지다 위험 평가 그리고 가지다 가능성 계산. 에게 설명하다 그것 가지다 작은 조금, 혼합물 설계 ~의 실험 ~였다 만들어진 ~에 의해 차 CEA 에게 평가하다 차 성능 ~의 가지다 재료 ~을 위한 핵무기 쓰레기. 차 조절 ~이다 완료 ~와 함께 염류 ~에 가지다 행렬. 차 성능 ~이다 단호한 ~에 의해 가지다 한계점 우리 차 에너지. 차 에너지 가지다 에게 BE 더 높은 ~보다 차 한계점.
그것 ~이다 ~ 아니다 그래서 쉬운 에게 추정 차 가능성 에게 BE 아래에 이것 한계점. 우리 ~ 할 것이다 착용 모두 차 도구 그리고 모두 차 데이터 저것 우리 가지다 에게 하다 이것 일. 의 경주, 차 가능성 가지다 에게 BE 에이스 작은 에이스 가능한. 데미안, 차 CEA 전문가, ~ 할 것이다 평가하다 만약에 이것 가능성 ~이다 좋아요. 지금, 무엇 방법론 우리 착용 에게 추정 이것 최악의 상자 가능성?
첫 번째 ~의 모두, 기반을 둔 우리 차 데이터 ~에서 차 혼합물 설계 ~의 실험, 우리 가지다 추정된 여러 개의 모델. 원래, 일부 고전 선의 모델, 또한 분류 그리고 결정 나무, 그리고 또한 신경 네트워크 ~이다 차 손 모델 사용된. 을 위한 각 모델, 우리 가지다 완료 삼 분석.
첫 번째, 차 탑재됨 징징이 시뮬레이션 우리 차 요인, 그래서 고전 무작위의 시뮬레이션 ~와 함께 탑재됨 징징이. 또한, 무엇 우리 부르다 공간 충전재 설계, 가지다 컴퓨터 설계 ~와 함께 JMP, 어디 우리 노력하다 에게 탐구하다 차 설계 공간 목표 ~에 의해 컴퓨터 시뮬레이션, 첨가 가지다 소음 우리 차 응답.응답. 이것 ~이다 완료 ~와 함께 JMP 찬성. 마지막 물건 우리 했다 ~이다 가지다 블렌딩 ~의 탑재됨 징징이 그리고 공간 충전재 설계. 우리 ~ 할 것이다 세부 사항 이것, 목표 이것 ~이다 매우 유용한 에이스 우리 원하다 에게 추정 가지다 최악의 상자 개연성. 우리 ~할 수 있다 가다 에게 다음 미끄러지 다.
상자 공부하다 숫자 1, 고전 JMP 시뮬레이션 ~을 위한 차 혼합물 암사슴. 첫 번째 ~의 모두, 우리 가지다 에게 선택하다 차 최상의 모델. 전에 행위 시뮬레이션, 우리 필요 에게 찾다 차 최상의 모델. 거기 ~이다 가지다 매우 멋진 특징 ~에 JMP 찬성, 어느 ~이다 ~라고 불리는 모델 비교. 매우 빠르게, 너 ~할 수 있다 비교하다 차 모델 기반을 둔 우리 기준, RS 금 4개 차 AISC. 우리 가지다 완료 이것 그리고 나 ~ 할 것이다 하다 차 데모 오른쪽 지금. 나 공유하다 나의 화면 지금. 나 가지다 에게 공유하다 나의 화면. 우리 가지다 에게 착용 JMP. 여기, 나 열려 있는 차 데이터 세트. 이것 ~이다 가지다 데이터 세트 ~에서 혼합물 설계 ~의 실험. 거기 ~이다 여덟 요인, 엑스 1- X8, 그리고 차 응답 ~이다 차 에너지.
에게 보여주다 너 년도 예 ~의 차 모델 저것 우리 했다, 우리 공연하다 여기, ~을 위한 예, 가지다 예측 모델링 신경 회로망. 차 응답 ~이다 차 에너지. 차 X 요인 ~이다 여기. 우리 딸깍 하는 소리 여기. 을 위한 정보, 우리 결정했다 여기 ~ 아니다 에게 나누다 차 가득한 견본 ~에 학습 견본, 확인 견본, 시험 견본, 왜냐하면 데이터 ~이다 ~에서 설계 ~의 실험, 그래서 우리 가지다 ~ 아니다 가지다 일괄 ~의 데이터. 삼십일 실험 최고 여기.
우리 착용 가지다 K폴드 확인 에게 구하다 견본, 나 ~일 것이다 말하다. 가지다 매우 단순한 신경 그물 여기, 하나 층, 그리고 우리 딸깍 하는 소리 우리 가다. 거기 ~이다 그만두다 가지다 좋은 모델 ~와 함께 가지다 옳은, 하자 말하다, RS 네 ~을 위한 저것. 어떻게 ~이다 일하고 있는 차 비교 ~의 차 모델 ~에 JMP? 너 필요 에게 구하다 차 예측 공식. 너 딸깍 하는 소리 우리 차 점 그리고 나 구하다 차 공식. 행위 이것, 너 가지다 방식 여기 ~의 차 신경 그물 ~와 함께 숨겨진 레이어. 너 보다 차 공식, 쌍곡선 접선 여기 ~의 차 선의 예언자. 두 번째 n 유로 여기 ~의 차 숨겨진 레이어, 또 다른 공식, 그리고 그래서 우리. ~에 차 끝, ~을 위한 차 신경 그물, 차 결정적인 공식 ~을 위한 차 예측 ~이다 가지다 선의 콤비네이션 ~의 차 숨겨진 뉴런. 나 유지하다 이것 공식 ~을 위한 차 순간, 그리고 나는 가고 있다 에게 하다 차 같은 ~와 함께 가지다 선의 모델.
차 선의 모델 ~였다 저장됨 여기 에게 구하다 시간. 우리 결정했다 에게 가지다 가지다 선의 모델. 을 위한 혼합물 설계, 우리 가지다 일부 십자가 효과 여기 그리고 가지다 선의 모델. 의 경주, 우리 필요 에게 깨끗한 차 모델. 우리 필요 에게 제거하다 무엇 ~이다 ~ 아니다 중요한 여기 그리고 그래서 우리. 언제 차 직업 ~이다 그래서, 우리 또한 가지다 에게 구하다 차 공식. 나 저장됨 무엇 나 부르다 차 예측 공식. 여기, 온스 다시, ~에 차 JMP 테이블 어딘가에, 너 ~ 할 것이다 가지다 차 예측 공식 ~을 위한 차 에너지, 평범한 최소 정사각형. 너 가지다 가지다 고전 선의 공식 ~을 위한 차 선의 모델.
에게 요약하다, 여기 나 가지다 둘 모델, 신경 회로망 그리고 평범한 최소 정사각형, 그리고 나 가지다 가지다 공식 ~을 위한 차 둘 모델. 그 다음에 ~와 함께 명제 방식, 나 가다 에게 분석, 예측 모델링, 그리고 모델 비교. 이것 ~이다 차 멋진 JMP 플랫폼 ~을 위한 기계 학습. 여기 무엇 너 가지다 에게 입력하다 ~이다 단지 차 공식 ~의 차 예언자. 여기, ~을 위한 차 예, 나 단지 입력하다 둘 공식, 평범한 최소 정사각형 그리고 신경망, 그리고 그건 모두. 너 단지 딸깍 하는 소리 좋아요. 여기 너 가지다 가지다 비교 모델 ~와 함께 일부 기준 그리고 너 선택하다 차 최상의 모델 h 시간. 첫 번째 ~의 모두, 나 추가하다 소음 ~에 차 데이터, 그래서 RS 네 ~이다 ~ 아니다 그래서 좋은.
~ 안에 덧셈, 우리 ~할 수 있다 비교하다 차 둘 다 모델. ~ 안에 저것 상자, ~을 위한 차 최악의 상자 분석, 우리 결정했다 결정했다 에게 공연하다 차 시뮬레이션 둘 다 우리 선의 모델 그리고 또한 우리 신경 그물. 지금, 우리 ~이다 가고 있다 에게 하다 저것 일하다. 엘 그리고 나 보여주다 너 무엇 우리 했다. 아마도 나는 가고 있다 에게 공유하다 이것 미끄러지 다, 데미안, 왜냐하면 나 필요 에게 보여주다 무엇 여기. 그것 ~ 할 것이다 BE 더 쉽게 ~와 함께 나의 PC. 그래서 살다 데모 ~이다 완료.여기 나는 가고 있다 에게 착용 가지다 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 매우 쉬운 ~와 함께 가지다 JMP 예측 프로필.
첫 번째 ~의 모두, 이것 ~이다 나의 첫 번째 데모. 후에 저것, 나 ~ 할 것이다 하다 차 혼합물 설계 ~의 실험 공간 충전재 설계. 나 가지다 에게 말하다 저것 둘 다 ~을 위한 탑재됨 징징이 그리고 또한 ~을 위한 공간 충전재 설계, 우리 가지다 일부 혼합물 제약. 그것 수단 저것 차 합집합 ~의 차 요소 가지다 에게 BE 동일한 에게 하나. 그것은 ~ 아니다 가지다 진짜 공간 충전재 설계. 그것은 ~ 아니다 가지다 진짜 탑재됨 징징이 왜냐하면 너 가지다 이것 제약됨. 제이 오후 가지다 가지다 똑똑한 연산, 반복적 인 연산 에게 가져가다 ~ 안으로 계정 차 제약. 우리 ~이다 가고 있다 에게 모의 실험 장치 탑재됨 징징이 ~와 함께 차 첫 번째 요인 그리고 그 다음에 ~와 함께 차 두번째 요인 취득 ~ 안으로 계정 차 첫 번째 하나 그리고 그래서 우리.
~에 차 끝, 나 ~ 할 것이다 여기 차 가득한 시뮬레이션 ~와 함께 둘 다 탑재됨 징징이 그리고 공간 충전재 설계. 이것 ~이다 새로운 왜냐하면 무엇 우리 가지다 완료 ~이다 ~을 위한 각 달리다 ~의 차 공간 충전재 설계, 우리 가지다 완료 1,000 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 그것은 정말 가지다 최악의 상자 여기, 목표 그것 ~였다 차 목적 ~을 위한 차 CEA 에게 가지다 차 최악의 상자. 감사해요 에게 이것, 우리 ~ 할 것이다 얻다 가지다 정말 좋은 추정 ~의 차 최악의 상자 개연성.
지금, 허락하다 나 도약 에게 차 데모. 첫 번째 ~의 모두, 탑재됨 징징이. 여기 나 가지다 차 결과 ~을 위한 차 탑재됨 징징이. 아니요, 죄송합니다, 그것은 ~ 아니다 차 오른쪽 하나. 여기 그것 이다. 하자 착용 차 신경 회로망. 여기, ~을 위한 차 신경망, 너 ~할 수 있다 묻다 ~을 위한 차 프로필. 유 너 묻다 ~을 위한 차 프로필, 여기 너 ~할 수 있다 묻다 차 모의 실험 장치. 나 ~ 할 것이다 무작위로 이동하다 차 요인. 목표 무엇 ~이다 중요한 여기, 나는 질문 ~을 위한 제복 분포 왜냐하면 그것은 더 고전 ~을 위한 혼합물 설계. 여기, 나는 가고 있다 에게 모의 실험 장치 무작위의 데이터 ~을 위한 차 요인 X1 , 목표 ~ 사이 이것 값 그리고 이것 값 왜냐하면 거기 ~이다 가지다 제한된 여기. 나 계속 해 ~와 함께 차 두번째 요인 ~와 함께 제복 시뮬레이션 ~ 사이 이것 값 그리고 이것 값, 그리고 그래서 우리.
에게 구하다 시간, 나 ~ 할 것이다 자동으로 달리다 차 시뮬레이션 여기. 여기 그것 이다. 죄송합니다, 나 그 중 가지다 차 오른쪽 데이터 세트. 죄송합니다 ~에 대한 저것. 여 여기 그것 이다. 모델 비교 그리고 시뮬레이션. 여기 그것 이다. 좋아요, 여기 그것 이다, 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 에게 구하다 시간, 아픈 보여주다 너 곧장 차 결과 ~와 함께 가지다 무작위의 시뮬레이션 ~와 함께 가지다 혼합물 제약됨.
여 이자형 가지다 완료 이것 탑재됨 징징이 시뮬레이션 그리고 우리 가지다 이것 결과 우리 차 에너지. 무엇 ~이다 멋진 또한 ~이다 저것 너 ~할 수 있다 놓다 차 결과 ~에 가지다 테이블. 이것 ~이다 차 결과, 10,000 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 을 위한 각 시뮬레이션 그리고 ~와 함께 차 모델, 너 가지다 차 에너지. 지금, 에게 계산하다 차 가능성 에게 BE 낮추다 ~보다 차 투기 한계, 우리 단지 가지다 에게 하다 가지다 분포 ~의 차 시뮬레이션 에너지. 이것 ~이다 가지다 분포, ~ 아니다 정확히 가우스, 더 닫다 에게 가지다 장소 분포. 목표 그래도, 그것 하지 않습니다 문제. 우리 ~ 할 것이다 하다 차 프로세스 능력 그리고 차 투기 주어진 ~에 의해 차 CEA ~이다 마이너스 100. 나 단지 딸깍 하는 소리 우리 이것 그리고 우리 가지다 무엇 우리 부르다 차 능력 분석, 전반적인 능력. Ppk ~이다 그만두다 좋은, 더 높은 ~보다 1.3 . 여기, 차 예상되는 백분율 ~의 밖으로 ~의 투기 ~이다 매우 낮은 왜냐하면 이것 숫자 ~이다 분명히 매우 낮은.
우리 ~할 수 있다 가지다 가지다 바라보다 ~에 가지다 과학적 평가. 우리 ~이다 ~에 가지다 매우 작은 가능성 그리고 분명히 그것 ~였다 받아들일 수 있는 ~을 위한 차 [들리지 않음 00:15:13] . ~에 이것 시간, 기반을 둔 우리 신경 회로망 모델, 기반을 둔 우리 탑재됨 징징이 시뮬레이션, 우리 가지다 추정된 차 첫 번째 가능성 에게 BE 밖으로 ~의 사양 그리고 이것 가능성 ~이다 여기. 다음 단계. 무엇 우리 가지다 완료 여기 ~이다 저것 우리 ~이다 가고 있다 뒤쪽에 여기. 죄송합니다, 나 그 중 닫다 이것. 나 그 중 닫다 이것. 나는 가고 있다 여기 에게 하다 또 다른 시뮬레이션 ~와 함께 무엇 우리 부르다 가지다 시뮬레이션 실험. 시뮬레이션 실험 ~이다 또한 ~라고 불리는 때때로 가지다 공간 충전재 실험. 너 노력하다 에게 탐구하다 차 설계 공간.
여기, 우리 가지다 에게 상기시키다 저것 거기 ~이다 가지다 혼합물 제약됨, 그래서 우리 ~ 할 것이다 ~ 아니다 탐구하다, ~의 경주, 가지다 가득한 설계 공간, 목표 우리 ~ 할 것이다 탐구하다 가지다 가다 ~의 차 설계 공간 여기. 여기 ~이다 가지다 결과, 128 컴퓨터 달린다 ~와 함께 차 시뮬레이션 데이터. 우리 ~할 수 있다 가지다 가지다 바라보다 ~에 차 결과 ~의 차 시뮬레이션. 유 우리 하다 가지다 산포도 행렬 우리 차 시뮬레이션 실험 우리 차 요인, 여기 ~이다 차 탐구 ~의 차 요인 ~와 함께 가지다 혼합물 제약됨. 와 함께 이것, 온스 다시, 우리 가지다 시뮬레이션 에너지 목표 여기, 그것은 ~ 아니다 탑재됨 징징이 시뮬레이션, 그것은 가지다 컴퓨터 시뮬레이션 실험.
같은 직업, 우리 ~할 수 있다 놓다 차 에너지 여기. 여 여기 ~이다 차 시뮬레이션 에너지? 여기 그것 이다. 온스 다시, 대충 보통 배포. 여기 나는 가고 있다 에게 계산하다, 온스 다시, 차 프로세스 능력 ~와 함께 가지다 투기 마이너스 100. 여기 그것 이다. 여기 나 ~해야 한다 가지다 차 프로세스 능력 어느 ~이다 좋은. 온스 다시, 너 가지다 가지다 가능성 에게 BE 밖으로 ~의 차 투기, 어느 ~이다 닫다 에게 7 당 1,000. 그것 ~이다 또한 받아들일 수 있는 에이스 가지다 결과. 목표 너 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 저것 상자, 차 가능성 ~이다 더 높은 ~보다 차 이전의 하나 왜냐하면 차 계산 ~였다 다른 그리고 왜냐하면 그것 ~였다 가지다 시뮬레이션 실험 탐험하다 차 공간 그리고 그것은 다른 ~에서 탑재 징징이 시뮬레이션.
마지막 물건 저것 우리 했다, 그리고 나는 가고 있다 에게 열려 있는 차 디 아타 파일. 여기 그것 이다, 시뮬레이션 탑재됨 징징이. 여기 그것 이다. 아니다 차 오른쪽 하나, 죄송합니다. 나 가지다 가지다 일괄 ~의 것들 열려 있는. 여기 그것 이다. 무엇 ~이다 이것 파일? 무엇 우리 했다 여기. 우리 했다 둘 다 가지다 공간 충전재 설계 그리고 ~을 위한 각 달리다 ~의 차 공간 충전재 설계, 우리 가지다 완료 1,000 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 차 총 숫자 ~의 포인트들 여기 ~이다 128,000 윤곽. 둘 다 탑재됨 징징이 그리고 또한 가지다 컴퓨터 설계 ~의 실험.
여기 우리 가지다 정말 가지다 좋은 데이터 세트 ~와 함께 모두 차 잠재적인 변형. 일부 ~이다 강요된 ~에 의해 차 설계 ~의 실험, 다른 사람 ~이다 분명히 무작위의 ~와 함께 차 탑재됨 징징이. 여기, 온스 다시, 우리 ~이다 가고 있다 에게 추정 차 개연성. 너 가지다 차 멋진 분포 ~의 차 에너지. 그 다음에 우리 ~ 할 것이다 온스 다시, 계산하다 차 가능성 에게 BE 밖으로 ~의 투기. 입장 차 투기 여기, 여기 그것 이다. 여기 우리 가지다 가지다 가능성 에게 BE 밖으로 ~의 투기, 어느 ~이다 닫다 에게 1 당 1,000. 온스 다시, 그것 ~였다 그만두다 가지다 좋은 결과 여기. 이것 결과 ~이다 그만두다 혁신적이다. 여기, 단지 ~을 위한 정보, 우리 가졌다 에게 만들다 가지다 작은 JMP 스크립트 여기 에게 하다 이것, 에게 혼합 차 컴퓨터 설계 그리고 차 탑재됨 징징이 시뮬레이션. 거기 ~이다 가지다 작은 GSL 코딩된 ~을 위한 저것. 그건 모두 ~을 위한 나의 가다. 데미안, 아마도 너 ~할 수 있다 가다. 나 중지됨 차 나누는.
좋아요.이것 ~이다 지금 차 상자 공부하다 숫자 2. 을 위한 이것 공부하다, 우리 가지다 개발됨 가지다 관습 도구 ~을 위한 예측 애플리케이션. 차 목적 여기 ~였다 에게 만들다 가지다 도구 포함 통계 모델 ~에 JMP 찬성 ~에 주문하다 에게 예측하다 가지다 특정한 재산 어느 ~이다 차 유리 비스코 시티 에이스 가지다 기능 ~의 구성 그리고 온도. 에게 하다 저것, 실험적인 데이터 ~이다 오는 ~에서 둘 다 광고 데이터 베이스 그리고 ~에서 우리의 소유하다 데이터 베이스 ~에 CEA . 가지다 에스 우리 ~ 할 것이다 보다, 차 독창성 ~의 차 접근하다 온다 ~에서 차 방법론 ~을 위한 데이터 보결 견본 추출.
우리 구함 차 알고리즘 에게 BE 코딩된 ~에 GSL 그리고 구현 ~에 JMP 찬성. 차 응답 ~의 차 모델 ~이다 차 유리 점도, ~의 경주, 그리고 차 요인 ~이다 차 무게 퍼센트 ~의 차 유리 구성 요소. 여기 ~이다 일부 배경 정보. 너 가지다 에게 알다 저것 유리 재료 ~이다 가지다 아니요- 수정 같은 단단한 그리고 그것 ~이다 획득 ~에 의해 가지다 빠른 끄다 ~의 가지다 유리 녹다. 에서 가지다 재료 가리키다 ~의 보다, 유리 ~이다 가지다 혼합물 ~의 다른 산화물.
차 숫자 ~의 산화물 ~이다 변하기 쉬운 ~에서 둘 금 삼 ~에 가지다 매우 단순한 유리 에게 ~에 대한 30 그리고 심지어 더 ~에 차 최대 복잡한 작곡. 티 여기 ~이다 가지다 긴 전통 ~에 차 계산 ~의 유리 속성, 그리고 우리 생각하다 저것 차 첫 번째 모델 ~이었다 만들어진 ~에 독일 ~에 차 끝 ~의 차 19일 세기.부터 그 다음에, 차 양 ~의 출판됨 문학 ~에 차 필드 ~의 유리 재산 예측 가지다 증가 가지다 일괄. 그래서 저것 오늘, 우리 가지다 가지다 거대한 양 ~의 유리 데이터 사용 가능 ~에 광고 데이터베이스.데이터베이스.
여러 개의 도전 유지하다 ~을 위한 차 예측 ~의 차 유리 V 점도 왜냐하면 차 유리 V 점도 ~이다 가지다 재산 저것 ~이다 매우 어려운 에게 예측.예측. 첫 번째, V 점도 가지다 가지다 거대한 정돈하다 ~의 변화 위로 에게 확실한 명령 ~의 크기. 가지다 또한, V 점도 ~이다 매우 매달린 우리 물리적 그리고 화학적 메커니즘 저것 ~할 수 있다 발생하다 ~에 차 유리 녹다, 따라 우리 차 유리 구성, 좋다 빠른 분리 금 결정화, ~을 위한 예.
여기 ~이다 단지 가지다 반바지 예 저것 쇼 이것 어려움. 우리 가지다 선택된 삼 작곡 ~의 무엇 우리 부르다 SBN 유리, 어느 ~이다 매우 단순한 유리 ~와 함께 오직 3개의 산화물. 여 이자형 적용된 차 최상의 모두 다 아는 모델 ~에서 차 문학 에게 계산하다 차 비스코 시티. 티 암탉 우리 비교하다 차 예측됨 가치 ~와 함께 차 실험적인 값 우리 가지다 정확히 잰 ~와 함께 우리의 소유하다 장치.너 ~할 수 있다 보다 저것 심지어 ~을 위한 가지다 매우 단순한 유리, 그것 ~이다 ~ 아니다 쉬운 에게 얻다 하나 믿을 수 있는 값 ~을 위한 차 예측됨 V 점도. 여기 ~이다 가지다 좋은 그림 우리 좋다 에게 착용 에게 주다 가지다 보다 ~의 차 데이터 베이스 어디 각 결혼 지참금 ~이다 하나 유리 ~에 가지다 다중 차원 보다 ~의 차 도메인 ~의 작곡.
데이터 5월 오다 ~에서 다른 외딴 연구, 금 우리 ~할 수 있다 가지다 데이터 오는 ~에서 연구 사용하여 실험적인 설계, 금 데이터 획득 ~에서 파라메트릭 연구 ~와 함께 변화 ~의 하나 요소 ~에 가지다 시간. 여 이자형 지출 가지다 일괄 ~의 시간 ~에 차 과거 에게 적용하다 다른 방법 ~의 기계 학습. 가지다 고전 접근하다 ~였다 사용된 ~을 위한 파티셔닝 차 데이터 ~ 안으로 가지다 훈련 세트 그리고 가지다 확인 세트. 목표 ~에 차 끝, 아니요 통계 모델 ~와 함께 받아들일 수 있는 예측 능력 ~였다 설립하다 에게 예측하다 차 V 점도. 티 모자 왜 우리 가지다 결정했다 에게 착용 가지다 다른 접근하다.
대신에 ~의 사용하여 모두 차 데이터, 우리 생각하다 그것 ~이다 더 나은 에게 만들다 가지다 모델 ~에 의해 사용하여 데이터 닫다 에게 차 구성 어디 우리 원하다 에게 예측하다 차 V 점도. 그래서 ~을 위한 예, 만약에 우리 원하다 에게 예측하다 여기, 하나 모델 ~ 할 것이다 BE 만들어진 ~에서 차 데이터 우리 가지다 ~에 이것 영역, 그리고 가지다 다른 모델 ~ 할 것이다 BE 만들어진 만약에 우리 원하다 에게 예측하다 차 재산 여기, ~을 위한 예. 티 모자 왜 우리 말하다 저것 이것 인위적인 ~이다 동적 왜냐하면 차 모델 의존한다 우리 차 구성 그리고 그것 ~이다 관련된 그리고 장착 어디 우리 원하다 에게 예측.예측. 여 이자형 말하다 저것 차 모델 ~이다 자동적 인 왜냐하면 우리 그 중 가지다 에게 하다 이것 수동으로.
모든 단계 ~이다 완료 ~에 의해 가지다 연산 구현 ~에 차 도구. 영형 태어나다 ~의 차 최대 중요한 가리키다 ~이다 틀림없이 차 결정 ~의 차 최적의 데이터 세트 에게 만들다 차 모델. 에프 금 저것, 우리 가지다 구현 둘 행동 양식 ~의 보결 견본 추출. ~ 안에 차 첫 번째 행동 양식, 가지다 이론적 인 금 가상 설계 ~의 실험 ~이다 생성됨 약 차 구성 ~의 이해. 그 다음에 각 달리다 ~의 차 설계 ~이다 교체됨 ~에 의해 차 최대 비슷한 실험적인 데이터 여기 ~에 차 데이터 베이스, 주요한 에게 차 결정적인 훈련 데이터 세트.
~ 안에 차 두번째 행동 양식, 우리 가지다 구현 ~에 차 도구.목 ~이다 ~이다 기반을 둔 우리 다른 크기 ~의 데이터 세트 만들어진 약 차 구성 ~의 관심. 가지다 작은 데이터 세트 ~이다 생성됨 ~에 의해 차 도구 그리고 모델 ~이다 만들어진 우리 이것 작은 하위 집합 에게 예측하다 차 비스코 시티. 티 암탉 더 큰 그리고 더 큰 데이터 세트 ~이다 생성됨 자동으로 그리고 차 최적의 크기 ~이다 평가됨 ~에 의해 여러 개의 통계 기준 관련된 에게 각 하위 집합.
마지막으로, 차 건설 ~의 차 모델 ~이다 기반을 둔 우리 삼 다른 알고리즘 구현 ~에 차 도구. 첫 번째 ~이다 가지다 다항식 모델 획득 ~에 의해 가지다 다중- 선의 회귀. 두번째 ~이다 가지다 장르 모델 그리고 신경 그물 모델. 가지다 티 차 끝, 우리 가지다 육 다른 계획된 가치 어느 만든다 차 예측 매우 건장한.
하자 가다 에게 JMP 에게 보다 어떻게 그것 공장. 엘 그리고 나 첫 번째 보여주다 너 차 코딩됨. 티 여기요 스크립트, 에이스 너 ~할 수 있다 보다, ~이다 그만두다 긴, ~에 대한 700 행, 어느 그만둬요 복잡한 GSL 코딩됨. 차 첫 번째 물건 너 가지다 에게 하다 ~이다 에게 입력하다 차 구성 ~의 차 유리 너 원하다 에게 예측하다 차 점도. 티 영형 하다 저것, 너 ~할 수 있다 착용 년도 상호 작용 우리 가지다 생성.생성. 너 단지 가지다 에게 선택하다 차 산화물 입력 차 구성. 에프 금 각 산화물, 너 단지 가지다 에게 입력하다 차 무게 퍼센트. 금 만약에 너 원하다, 너 ~할 수 있다 곧장 입력하다 차 구성 ~에 차 스크립트, 어느 ~이다 가지다 작은 조금 더 빠른, 나 ~일 것이다 말하다.
그 다음에 너 시작하다 차 스크립트. 나 ~하지 않을 것이다 하다 저것 지금 왜냐하면 그것 걸립니다 ~에 대한 하나 금 둘 분. 그것은 ~ 아니다 매우 긴. 목표 ~을 위한 이것 데모, 나 가지다 이미 달리다 차 스크립트. 허락하다 나 보여주다 너 차 결과. ~에 차 끝 ~의 차 계산, 너 가지다 이것 창문 어디 너 ~할 수 있다 얻다 가지다 통계 연기. 매우 흥미로운. 첫 번째, 여기 너 가지다 차 구성 너 가지다 입력, 그것은 단지 가지다 알림. 여 이자형 가지다 차 그래프 전시 차 예측됨 값. 영형 ~ 아니다 차 와이 중심선, 우리 가지다 차 예측됨 가치 ~의 차 점도 계획된 ~에 의해 차 삼 연산 그리고 ~을 위한 차 둘 행동 양식.
우리 차 엑스 중심선, 우리 가지다 차 숫자 ~의 확대 ~을 위한 차 두번째 방법 나 가지다 설명했습니다. 나 ~ 아니다 빨간색, 어느 ~이다 차 최대 중요한 값, 나 ~일 것이다 말하다, ~이다 차 평균 ~의 모두 차 다른 예측. 나 티 ~이다 차 최상의 예측, 나 ~일 것이다 말하다, ~의 차 유리 점도 . 나 에프 우리 필요 에게 가지다 더 통계 세부, 우리 가지다 가지다 일괄 ~의 정보 ~에 이것 연기 에게 공부하다 차 품질 ~의 각 모델. 을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 확인하다 차 가치 ~의 차 누르다 통계 ~을 위한 차 다중- 선의 빅 에프 모델.
을 위한 예, 여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것 차 누르다 가치 말하다 우리를 저것 차 예측 사용하여 차 방법 숫자 1 ~이다 가지다 작은 조금 더 나은 ~보다 ~을 위한 차 두번째 방법. 여 이자형 또한 보다 저것 차 모델 하락 ~와 함께 차 확대 ~의 차 훈련 세트. 우리 ~할 수 있다 또한 확인하다 차 RS 네 가치 ~을 위한 차 둘 다른 방법 그리고 ~을 위한 차 다른 연산, 그리고 우리 ~할 수 있다 비교하다 그들을. 여 이자형 ~할 수 있다 가지다 심지어 더 세부 우리 차 설계 ~의 실험 저것 ~이었다 만들어진 그리고 모두 차 공식 ~의 예측. 티 그의 ~이다 가지다 일괄 ~의 정보, 목표 거기 ~이다 차 최대 중요한 가다 여기, 어느 ~이다 차 예측됨 값 ~의 차 점도.
하자 가다 뒤쪽에 에게 차 파워 포인트. 티 그의 ~이다 차 결과 위해 얻은 차 단순한 SBN 유리, 어느 이다, 에이스 나 말했다 더 일찍, 가지다 단순한 유리 ~와 함께 오직 삼 산화물. 목표 우리 가지다 계획된 차 비스코 를 위한 도시 삼 다른 구성 ~의 SBN 유리. 여 이자형 비교하다 차 결과 획득 ~에서 우리의 도구 여기 ~와 함께 차 결과 ~에서 차 모델 사용 가능 ~에 차 문학. ~ 안에 용어 ~의 차 상대적인 오류 ~의 예측, 그것 가지다 에게 BE 에이스 낮은 에이스 가능한. 여 이자형 ~할 수 있다 보다 저것 차 최상의 결과 ~의 예측 ~이다 획득 ~와 함께 우리의 도구, 어느 ~이다 정말 엄청난.
시간 시간, 우리 가지다 차 결과 획득 우리 더 복잡한 안경. 티 여기요 도구 예측 능력 ~였다 평가됨 ~에 의해 적출 230 행 ~에서 차 전반적인 데이터베이스.데이터베이스. ~ 안에 이것 테이블, 우리 가지다 차 상대적인 오류 ~의 차 비스코 시티 예측 ~을 위한 다른 친절한 ~의 유리 그리고 ~을 위한 차 전반적인 하위 집합 ~의 데이터. 삼 분위수 ~이다 주어진, 차 중앙값, 의미 저것 50 % ~의 차 예측됨 가치 가지다 가지다 상대적인 오류 저것 ~이다 아래에 차 값 가리키는 여기. 여 이자형 또한 주다 차 75 % 그리고 차 90 % 분위수. 여 암탉 우리 말하다 ~에 대한 유리 V 점도, 전통적으로, 우리 고려하다 저것 차 예측 오류, 약 30 % ~이다 매우 좋은.
여 이자형 보다 저것 ~을 위한 차 다수 ~의 차 데이터, 차 모델 능력 ~이다 괜찮은 그리고 우리 ~이었다 매우 행복하다 ~와 함께 차 결과 우리 획득. 여기 ~이다 일부 매우 중요한 열쇠 매개변수.매개변수. 그것 ~이다 매우 중요한 에게 가져가다 ~ 안으로 계정 에이스 많은 입력 ~에서 차 유리 전문가 에이스 가능한. 을 위한 예, 우리 가졌다 에게 만들다 특정한 알고리즘 에게 핸들 차 자연 그리고 차 벽 ~의 산화물 그리고 점성의 ity. 또 다른 가리키다 ~의 주요한 중요성 ~이다 관련된 에게 차 기원 그리고 에게 차 신뢰할 수 있음 ~의 차 데이터.
을 위한 이것, 가지다 중요한 양 ~의 시간 ~에 이것 프로젝트 가지다 계속 ~ 이다 지출 에게 차 헌법 ~의 가지다 믿을 수 있는 데이터베이스.데이터베이스. 여 이자형 가졌다 에게 구현하다 방법 그리고 우리 가졌다 에게 공부하다 다른 방법 ~의 계산하다 차 거리 ~ 사이 차 유리 구성. 나 당신은 시간 에게 끝내다 지금. 우리 가지다 제시 둘 다른 상자 연구. ~ 안에 차 첫 번째 상자 연구, 우리 가지다 만들어진 여러 개의 모델 그리고 우리 가지다 비교하다 그들을 ~을 위한 차 위험 평가. 우리 가지다 본 저것 그것 ~였다 쉬운 ~와 함께 JMP 에게 공연하다 탑재됨 징징이 시뮬레이션, 심지어 ~을 위한 혼합물 디자인 ~와 함께 제약. 우리 가지다 본 저것 그것 ~였다 쉬운 또한 에게 공연하다 공간 충전재 설계, 그리고 다시, 심지어 ~을 위한 혼합물 디자인.
에 의해 결합 탑재됨 징징이 그리고 공간 충전재 디자인, 최악의 상자 가능성 가지다 계속 ~ 이다 추정된. 나 ~ 아니다 차 두번째 공부하다, 우리 가지다 제시 차 도구 우리 가지다 만들어진 ~와 함께 년도 원래의 방법 ~의 서브샘플링 차 데이터. 을 위한 각 구성 ~의 관심, 가지다 특정한 모델 ~의 점도 ~였다 구성된 약 이것 구성, 그리고 우리 가지다 본 저것 차 예측 정확성 우리 차 비스코 시티 ~였다 매우 유망한 그리고 많이 더 나은 ~보다 모델 사용 가능 ~에 차 문학. 감사해요 너 ~을 위한 당신의 주목.
