이것 ~이다 [들리지 않음 00:00:00], 그리고 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 어떻게 ㅏ JMP 찬성 ~할 수 있다 돕다 너 ~을 위한 특허 지능 . 특허 지능 ~이다 매우 전략적 ~을 위한 그만큼 개발 ~의 새로운 프로세스 그리고 새로운 제품 . 하지만 이것 일 ~이다 자주 ㅏ 지루한 직업 왜냐하면 독서 특허 ~이다 매우 딱딱한 일하다 .을 위한 저것들 WHO 가지다 이미 읽다 특허 , 그들 알다 어떻게 믿을 수 없는 ㅏ 특허는 .
그만큼 더 적은 너 읽다 특허 , 그만큼 더 나은 그것 ~이다 ~을 위한 너 .이것 ~이다 정확히 어디 ㅏ 많은 배움 ~할 수 있다 돕다 너 . 사용 JMP, 이었다 견딜 수 없는 에게 모방하다 넷플릭스 . 넷플릭스 , 기반을 둔 ~에 어느 우리 가지다 이미 본 , 제안 너 어느 하나 너 ~ 할 것이다 좋다 . 을 위한 특허 지능, 그것은 상당히 그만큼 같은 물건 . 기반을 둔 ~에 어느 특허 너 이미 읽다 , 우리 ~ 할 것이다 노력하다 에게 예측하다 어느 특허 너 가지다 에게 읽다 .
전에 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 어떻게 에게 하다 저것 JMP를 이용하면 나 단지 원하다 에게 소개하다 그만큼 핵심 전략 저것 나 일하다 ~와 함께 특허 지능 미쉐린에서는 갈 수 있어요.미쉐린 ~이다 ㅏ 잘 알려진 타이어 제조업체 저것 목표 ~에 생산 최상의- 안에- 수업 성능 타이어 .하지만 지금 그만큼 새로운 [들리지 않음 00:01:25] 사명 ~이다 에게 생산하다 그만큼 최상의 성능 타이어, 하지만 이것 시간 ~와 함께 많이 지속 가능한 재료 오직 .그만큼 타이어 ~이다 만들어진 ~의 풍부한 ~의 유형 ~의 재료 , 천연 고무와 같은 가소제 , 요금, 인조 고무, 그리고 그래서 ~에 .
을 위한 지금 , 거의 없음 ~의 이것 날것의 재료 ~이다 지속 가능한 . 그들 모두 오다 ~에서 [들리지 않음 00:01:56] 자원 . 우리의 사명 ~이다 에게 생산하다 새로운 화학적인 프로세스 저것 ~ 할 것이다 생산하다 이것들 새로운 지속 가능한 재료 , 어느 수단 새로운 프로세스 수단 특허 지능 . 경우 공부하다 ~의 어느 우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 오늘 ~이다 ~에 대한 생산 재활용 스티렌 때문에 스티렌 ~이다 사용된 합성고무에 .
에게 재활용 스티렌, w 모자 우리 하다 ~이다 에게 모으다 스티렌 쓰레기.그 다음에 우리 가지다 에게 전제 조건 ~의 스티렌 에게 제거하다 모두 그만큼 [들리지 않음 00:02:42]. 그 다음에 우리 가다 ~을 통해 이것 프로세스 , 어느 ~이다 개발됨 ~와 함께 [들리지 않음 00:02:48] 파이로파. 모두 프로세스 ~이다 작곡 ~의 삼 기본 부속 . 그만큼 첫 번째 ~이다 그만큼 액화 ~의 그만큼 스티렌 그리고 그만큼 제거 ~의 그만큼 [들리지 않음 00:03:02].그 다음에 우리 놓다 그만큼 스티렌 안 산업의 마이크로파 . 그만큼 마이크로파 ~이다 ~ 아니다 그만큼 친절한 저것 너 가지다 ~에 당신의 주방 .나 평균 , 그것은 막대한 마이크로파.이것 마이크로파 ~ 할 것이다 자르다 그만큼 고분자 체인 ~ 안으로 스티렌 모노머.
하지만 ~에 그만큼 출구 ~의 그만큼 반응기, 스티렌 단량체는 그렇지 않습니다. [들리지 않음 00:03:28] . 그것 포함 ㅏ 많은 ~의 [들리지 않음 00:03:33] 재료. 우리 가지다 에게 정화하다 그것.우리 하다 저것 ~에 의해 증류.[들리지 않음 00:03:37] 영형 에프 그만큼 증류, 우리 얻다 재활용 스티렌 , 어느 가지다 그만큼 같은 속성 ~처럼 [들리지 않음 00:03:47] 스티렌. 우리 ~할 수 있다 사용 이것 재활용 스티렌 에게 생산하다 어느 친절한 ~의 물체 포함하는 폴리스티렌 그리고 특히 타이어.
이것 ~이다 ㅏ 매우 혁신적인 프로세스 그리고 우리 필요 많은 특허 정보 . 하지만 특허 지능 ~의 둘 문제 . 그만큼 첫 번째 ~이다 특허 전문화 가져가다 ㅏ 많은 ~의 시간 그리고 오직 ㅏ 특허가 거의 없다 ~이다 [들리지 않음 00:04:18]. 그만큼 두번째 문제 ~이다 저것 우리 강하게 의존하다 ~에 그만큼 찾다 엔진 그리고 예어 . 의미, 우리는 원하다 에게 찾다 ~을 위한 특허 ~에 또는 프로세스 . 우리 ~일 것이다 유형 일부 키워드 ~에 Google 특허 또는 [들리지 않음 00:04:40] , 무엇이든.무엇 우리 ~일 것이다 읽다 ~이다 오직 그만큼 첫 번째 페이지 ~의 그만큼 찾다 엔진 그리고 매우 드물게 그만큼 두번째 페이지 , 하지만 저것 ~이다 확신하는 저것 우리 습관 읽다 모두 그만큼 특허 저것 나타납니다 ~ 후에 그만큼 두번째 페이지 .
거기 ~이다 ㅏ 높은 위험 ~의 없어진 ㅏ 매우 중요한 특허 , 그런 ~처럼 왜 우리 필요 ㅏ 도구 저것 ~ 할 것이다 읽다 ~을 위한 우리를 ㅏ 높은 양 ~의 특허. 그건 무엇 우리 ~ 할 것이다 하다 지금 ~와 함께 JMP . 나 스위치 에게 JMP . 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 어떻게 에게 하다 저것. 여기 ~이다 ㅏ 테이블 저것 나 수입됨 ~에서 [들리지 않음 00:05:22]. 여기에 특허번호가 있습니다. 우리는 식별할 수 있습니다 각 특허, 우리 가지고 있다 양수인 여기 . 우리 가지다 여기 그만큼 제목 ~의 그만큼 특허 , 그만큼 추상적인 . 하지만 설명하다 무엇 포함 특허 그리고 그만큼 주장.
을 위한 모두 그만큼 특허 저것 우리 가지다 읽다 , 우리 묶여 그만큼 특허 만약에 그것은 비판적인 또는 ~ 아니다 . 그만큼 아이디어 ~이다 지금 에게 노력하다 에게 세트 위로 ㅏ 어울리는 학습 모델 저것 ~ 할 것이다 내가 예측해 에프 내가 특허 에스 중요하든 아니든. 이것 테이블 가지다 둘 부속.특허 수동으로 전문화한 특허 저것 우리 읽다 그리고 일부 특허 저것 우리 아직 읽다.우리 ~ 할 것이다 사용 그만큼 두번째 부분 . 그만큼 두번째 부분 ~의 그만큼 프레젠테이션 . 을 위한 지금 , 우리 ~ 할 것이다 짓다 위로 그만큼 모델 .우리 ~ 할 것이다 들어오지 못하게 하다 이것 데이터 저것 우리 아직 읽다 .
그만큼 첫 번째 물건 에게 하다 ~이다 에게 사용 그만큼 텍스트 탐침. 우리 ~ 할 것이다 집중하다 ~에 그만큼 추상적인 오직 ~을 위한 이것 프레젠테이션.의 강의, 우리 ~할 수 있다 사용 주장 그리고 제목 그리고 무엇이든 . 우리 ~ 할 것이다 사용 그만큼 여기 아이디, 발행번호. 여기 우리 말하다 , 좋아요 , 단지 사용 설정, 영어.우리 말하다 그만큼 최저한의 성격 단어당 ~이다 삼 . 우리 ~ 할 것이다 사용 형태소 분석 . 나 ~ 할 것이다 말하다 너 무엇 ~이다 그냥 어간 늦은.여기 우리 ~ 할 것이다 사용 기초적인 단어 .아니요 , 나 단지 가지다 에게 시작하다 에게 [들리지 않음 00:07:14].
여기 ~이다 무엇 우리 가지다 . ~에 그만큼 왼쪽 부분 ~의 이것 화면, 너 가지다 ㅏ 목록 ~의 그만큼 자귀 . JMP Pro에는 빨간색이 있습니다. ~에 그만큼 추상적인 모서리 .여기 ~이다 그만큼 빈도 ~의 각 그들을 나타납니다 ~에 그만큼 [들리지 않음 00:07:33].여기 너 ~할 수 있다 알아채다 무엇 ~이다 말함 , ~을 위한 예 , ~을 위한 재료 . 만약에 나 단지 말하다 , 좋아요 , 재료 그리고 재료 ~이다 그만큼 같은 의미. 우리 그룹 모두 그만큼 단어 ~에 의해 그만큼 뿌리 ~의 그만큼 세계 .
~에 그만큼 오른쪽 부분 ~의 그만큼 화면 , 무엇 우리 가지다 ~이다 구절.실없는 말 둘 또는 삼 또는 네 단어 저것 ~할 수 있다 가지다 의미 . 을 위한 예 , 열분해 기름 가지다 ㅏ 의미 그리고 그만큼 의미 ~이다 다른 . 만약에 우리 분리된 열분해 ~에 기름 , 그래서 무엇 우리 하다 , 당신이 선택하는 경우 실없는 말 저것 하지 않았다 계속 ~ 이다 , 어느 ~이다 흥미로운 그리고 ~할 수 있다 말하다 , "알았어, 아 추적하다 ."
이제 우리가 한 일은 c 온사이더 ㅏ 구절 ~처럼 ㅏ 용어 . 을 위한 예 , 이것 하나, 탄화수소 [들리지 않음 00:08:32] ~이다 지금 존경받는 ~처럼 ㅏ 용어 . 우리 ~할 수 있다 하다 일부 더 청소 , ~을 위한 예 , 에게 제공하다 . 제공하다 하다 ~ 아니다 주다 너 정보 ~에 무엇 [들리지 않음 00:08:46] 특허 .
무엇 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 말하다 , "좋아요 , 이것 ~이다 ㅏ 멈추다 단어 ." 나 ~하지 않다 원하다 에게 가져가다 , 제공하다 , 제공하거나 무엇이든 ~에 [들리지 않음 00:08:56].우리 제거됨 그것 . 와 함께 JMP 프로 , 너 ~할 수 있다 관리하다 모두 그만큼 멈추다 단어 ~에 모두 그만큼 실없는 말 여기 . 처럼 너 ~할 수 있다 보다 , 모두 그만큼 멈추다 단어 여기에 저장되어 있어요 ~에 현지의 . 하지만 만약에 너 원하다 에게 공부하다 ~에 의해 기본 , 우리 ~할 수 있다 그냥 user에 넣으세요.
나 하다 ~ 아니다 가지다 에게 들어오지 못하게 하다 저것 하나 . 각 시간 나 ~ 할 것이다 텍스트 탐색기를 사용하세요 . 나 ~할 수 있다 또한 내보내다 그리고 수입 모두 중지 단어 에스, 실없는 말 그리고 기록 . 지금, 그만큼 첫 번째 도구 저것 우리 ~ 할 것이다 사용 에게 분석하다 특허 그리고 노력하다 에게 예측하다 특허라면 ~이다 비판적인 ~이다 용어 선택. 무엇 우리 원하다 ~이다 에게 예측하다 만약에 그만큼 특허 ~이다 비판적인 또는 ~ 아니다 . 나 특허를 원한다 비판적인 . 여기 ~이다 일부 설정 , 그리고 이것 오직 설정 저것 우리 ~ 할 것이다 변화 여기 ~이다 에게 사용 낮은 빈도 ~의 용어 대신에 ~의 [들리지 않음 00:10:03].이제 실행을 클릭합니다. .
여기, 우리 가지다 그만큼 첫 번째 모델 . 지금, 여기 ~이다 ㅏ 결과 ~의 그만큼 모델 ~이다 여기.무엇 우리 ~할 수 있다 하다 보다 ~이다 R스퀘어 ~이다 ~ 아니다 저것 나쁜 왜냐하면 그것은 거의 5개 이상.당신은 잘못된 분류 비율 ~이다 또한 매우 잘 . 나는 ~에 더 적은 ~보다 1% 특허의 ~이다 잘못 분류됨 . 그래서 이것은 꽤 좋습니다.여기 우리 가지다 모두 그만큼 용어 저것 그만큼 모델 사용된 에게 예측하다 특허 ~이다 비판적인 또는 ~ 아니다 . 우리 ~할 수 있다 종류 그것 ~에 의해 그만큼 최대 중요한 용어 [들리지 않음 00:10:50].
만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 폴리스티렌 , 어느 ~이다 ~ 아니다 놀라운 , 너 ~할 수 있다 보다 모두 그만큼 특허 어디 그만큼 단어 폴리스티렌 나타납니다 ~와 함께 매우 유용한 [들리지 않음 00:11:04] 어떻게 그만큼 모델 빌드 ~이다 세워짐 ~에 그만큼 왼쪽 테이블 . 무엇 우리 가지다 ~이다 그만큼 예측 ~의 그만큼 모델 . 여기 , 우리 ~할 수 있다 종류 ~에 의해 그만큼 최고 개연성 ~의 존재 비판적인 . 그 다음에 만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 그것 , 나 ~할 수 있다 읽다 왜 특허 ~이다 비판적인 ~을 위한 우리를 또는 ~ 아니다 그리고 그 다음에 ~할 수 있다 비교하다 만약에 그것은 실제로 비판적인 ~을 위한 저것들 저것 거기에 ㅏ 개연성 에게 BE 비판적인 ~에 의해 [들리지 않음 00:11:34] ~이다 높은 . ㅏ 실제로, 그것 ~이다 비판적인 .
티 여기 ~이다 일부 특허 저것 ~이다 실제로 ~ 아니다 비판적인 , 하지만 그만큼 모델 , 그들 아마도 ~할 수 있었다 BE 비판적인. 우리 ~해야 한다 읽다 그것 왜냐하면 아마도 우리 ~이었다 잘못된 언제 우리 읽다 그만큼 첫 번째 시간 . 에 의해 다시 읽는 중 이것 특허 , 우리 ~할 수 있다 찾다 일부 오해 저것 우리 ~하지 않다 그만큼 첫 번째 시간. 그만큼 첫 번째 둘 저것 우리 ~할 수 있다 하다 ~을 위한 특허 , 분류 그리고 예측 . 하지만 ~에서 나의 가리키다 ~의 보다 , 이것 ~이다 ~ 아니다 충분한 왜냐하면 우리 ~이다 ~ 아니다 자신감 만약에 이것 모델 ~ 할 것이다 예측하다 잘 그리고 저것 [들리지 않음 00:12:18] 만약에 특허 ~ 할 것이다 BE 비판적인 또는 ~ 아니다 .
에게 하다 저것 그리고 에게 개선하다 또한 그만큼 R스퀘어, 우리 ~ 할 것이다 사용 또 다른 머신러닝 모델. 에게 사용 기계 학습 모델 , 무엇 우리 ~ 할 것이다 하다 ~이다 에게 내보내다 그만큼 문서 M이라는 용어 아트릭스 어느 포함 모두 그만큼 숫자 데이터 그리고 ~ 안으로 이것 DTM.각 특허 ~이다 대표 ~에 의해 모두 그만큼 빈도 ~의 용어 . 나 이미 했다 저것 ~ 전에 . 우리 ~ 할 것이다 단지 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 세부 ~의 그만큼 추상적인. [들리지 않음 00:13:04], 어느 가지다 무엇 좋다 400 기둥 .
우리 그냥 할 수 있어 사용 ㅏ 셀 플롯 에게 더 나은 시각화하다 무엇 그것 외모 DTM처럼요.글쎄, 그것뿐이야 걸립니다 그만큼 20 최대 자주 사용되는 용어 그리고 여기 초록색일 때 , 그것 수단 티 그의 임기 하다 ~ 아니다 나타나다 ~에 그만큼 특허 . 여 그렇다면 빨간색인 것 같군요 ㅏ 많은 ~의 시간 . 여기 ~에 파란색 , 너 가지고 있다 비판적인 특허 . 만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 모두 그만큼 비판적인 버튼 , 목표 ~의 그만큼 기계 학습 모델 ~ 할 것이다 BE 에게 이해하다 어느 특허 리드 에게 비판적인 특허.전에 사용하여 머신러닝 모델, 우리 ~ 할 것이다 가지다 에게 하다 둘 것들 어느 ~이다 매우 중요한 .
그만큼 첫 번째 물건 의 데이터입니다 [들리지 않음 00:14:06].나 평균 , 그만큼 숫자 ~의 비판적인 특허 ~이다 매우 작은 비교하다 에게 그만큼 숫자 ~의 특허 저것 우리 가지다. 그것은 좋다 수색 ~을 위한 ㅏ 바늘 ~에 ㅏ 커다란 건초 더미. 우리 가지다 에게 재조정 모두 ~의 그만큼 데이터 . 에게 하다 저것 , 무엇 우리 했다 ~이다 에게 사용 ㅏ 빈도 비판적인.그만큼 주파수 임계 가지다 ㅏ 공식 어느 ~이다 반대로 비례항 ~의 그만큼 숫자 ~의 시간 특허 ~처럼 비판적인 또는 ~ 아니다 . 그 다음에 그만큼 두번째 그 것 우리는 할 것이다 하다 ~이다 에게 사용 검증 단계.사용 검증 WHO ~ 할 것이다 가지다 더 나은 신뢰 ~에 그만큼 예측 가능성 ~의 그만큼 모델 . ㅏ 또 , 우리 세트 ㅏ 빈도 ~에 확인 . 지금 우리 가지다 예쁜 좋은 데이터 . 우리 선택했다 [들리지 않음 00:15:06] 확인 세트 .
지금, 우리 ~할 수 있다 배우다 기계로 학습 모델 . 나 ~ 할 것이다 사용 첫 번째 그만큼 신경 회로망 . 무엇입니까? 그만큼 첫 번째 물건 저것 나 원하다 ~이다 에게 예측하다 만약에 그만큼 특허 ~이다 [들리지 않음 00:15:23]. 나 ~ 할 것이다 사용 모두 저것들 요인, DTM .나 하다 ~ 아니다 잊다 에게 사용 그만큼 빈도 에게 균형 그만큼 데이터와 확인 열 에게 BE 확신하는 저것 그만큼 모델 ~이다 예측 가능한 또는 아니다. 하자 가다 .
지금 , 나 ~ 할 것이다 단지 구성 일부 매개변수 그리고 우리 ~ 할 것이다 사용 [들리지 않음 00:15:50].그게 다야.이제 모델이 적합해졌습니다. 우리 ~일 것이다 단지 기다리다 [들리지 않음 00:15:58] 에게 가지다 모델 .여기 우리 이다. 그게 다야 [들리지 않음 00:16:08] . 만약에 너 기억하다 RS 쿼레스 저것 우리 가졌다 ~에 그만큼 첫 번째 열, 그것 ~였다 그만큼 0.5 .지금 , ~와 함께 이것 신경 회로망 , 우리 가지다 0.94 ~처럼 R스퀘어. 을 위한 그만큼 검증 측면, 우리는 0.86입니다. 그래서 큰 개선.
이것 분류 비율 ~이다 필수의 똑같다 하지만 우리 가지다 재조정 그만큼 데이터. 지금 티 ~이다 예쁜 따뜻한 . 여기 우리 ~의 그만큼 착란 행렬 그리고 너 ~할 수 있다 보다 저것 실제 특허 ~이다 예측됨 ~처럼 실제.검증 측면의 경우, 아직도 같은 . ㅏ 거의 ㅏ [들리지 않음 00:16:56]. 지금 무엇 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 에게 구하다 그만큼 공식 ~의 그만큼 모델 . 나 가지다 이미 완료 저것 . 여기 ~이다 그만큼 문제 . 그 다음에 그만큼 공식 예측하다 그만큼 개연성 에게 BE 비판적인 또는 ~ 아니다 비판적인 .
우리 ~할 수 있다 지금 아르 자형 모두 포함하지 않음 그만큼 그 데이터는 w 이자형 제외된 에게 적용하다 이것 공식 모델 , 그리고 특허 저것 우리 아직 읽다. 우리 단지 기다리다 ~을 위한 그들을 에게 계산하다 개연성 . 여기 우리 ~이다 . 그만큼 예측 ~의 그만큼 신경 회로망. 여기 ~이다 무엇 우리 이다. 블루, 바로 그거야 특허 저것 우리 가지다 읽다 그리고 [들리지 않음 00:18:01] 특허는 실제로 비판적인.나 N 오렌지, 그 특허 저것 우리 하지 않았다 읽다 하지만 [들리지 않음 00:18:15 ] 가지다 일했다 ~을 위한 우리를 .
처럼 너 ~할 수 있다 보다 , 그만큼 개연성 에게 BE 비판적인 예측됨 ~에 의해 그만큼 모델 ~을 위한 모두 그만큼 비판적인 특허 ~이다 예쁜 딱딱한 [들리지 않음 00:18:27] 그렇죠 g 좋은 직업 . 지금 , 만약에 우리 원하다 에게 알다 어느 특허 에게 읽다 , 우리 단지 가지다 에게 선택하다 저것들 특허와 가져가다 ㅏ 하위 집합 ~의 그것.여기 우리 가지다 ㅏ 짧은 목록 ~의 매우 중요한 모델. 여기 , 만약에 너 보다 어느 친절한 ~의 특허 우리 가지다 , 우리 가지다 ㅏ 많은 ~의 특허 저것 ~이다 중요한 ~을 위한 우리를 . 그들 [들리지 않음 00:19:03] 왜냐하면 스티렌 정화 또는 나 ~하지 않다 알다 .
아마도 이 하나, 그것 ~이다 재활용 , 그것은 스티렌 모노머. 그건 우리의 특허 매우 중요한 우리를 위해. 언제 너 읽다 모두 ~의 이것 특허 , ~에 사실 , 우리 가졌다 ㅏ 매우 좋은 놀라다. 많은 ~의 저것들 특허는 [들리지 않음 00:19:29] ~을 위한 우리를 지금 . 하지만 때때로 그것 ~할 수 있었다 일어나다 그리고 모델 ~이다 [들리지 않음 00:19:36] 왜냐하면 그만큼 그 말 ~였다 사용된 ~을 위한 그만큼 모 델은 그렇지 않아 정밀한 . 아마도 ㅏ 좋은 물건 ~이다 에게 세트 ㅏ 다른 친절한 ~의 모델. 그건 무엇 나 했다 .
나 세트 ㅏ 모델 좋다 올가미, 부스트 트리 또는 신경망 저것 가져가다 ~ 안으로 계정 ~ 아니다 오직 그만큼 추상적인 하지만 또한 [들리지 않음 00:20:07]. 우리 ~할 수 있다 또한 포함하다 접안렌즈 . 나 했다 안 앙상블 모델 , 어느 ~이다 안 영상 ~의 모두 저것들 특허. 지금 그만큼 선택 ~이다 더 정밀한. 우리 ~할 수 있다 또한 보다 무엇 특허 우리 가지다 ~에 단지 ㅏ 하위 집합 . 지금 거기에 ㅏ 가능성 에게 BE 매우 비판적인 ~이다 매우 중요한 .그만큼 숫자 ~의 비판적인 특허 저것 우리 가지다 에게 읽다 ~이다 더 작은 ~보다 ~와 함께 오직 하나 모델.우리 증가하다 그만큼 성능 ~의 그만큼 기계 학습 모델 .
지금 하자 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 프레젠테이션.무엇 우리 했다 ~이다 우리 수입됨 데이터 ~에서 모두 그만큼 지능 . 우리 변환됨 ~ 안으로 텍스트 데이터 그리고 우리 세트 ㅏ 어울리는 모델 . 여기 ~이다 ㅏ 방법 저것 우리 사용 [들리지 않음 00:21:08] 방법. 우리 했다 수동 순위 ~의 특허 ~에 그만큼 작은 신체 ~에 의해 손. 우리 청소됨 위로 그리고 수입 일부 데이터 ~ 안으로 JMP. 그 다음에 우리 변환됨 그만큼 텍스트 데이터 ~ 안으로 행렬. 우리 만들어진 검증 세트.우리는 모든 데이터의 균형을 맞춥니다. 사용하여 빈도 필드.그럼 우리도 기계로 학습 모델 그런 ~처럼 올가미, N 유럴 네트워크, 부스트 T 리. 우리 했다 앙상블 모델 . 그것 덮어쓰기 모두 그만큼 감독 기계 학습 모델 저것 우리 세트 위로. 저것 ~였다 그만큼 첫 번째 단계.
그만큼 두번째 단계 ~였다 그만큼 생산 . 우리 사용 저것 모델 ~에 ㅏ 넓은 신체 ~의 특허 저것 우리 가지다 ~에 [들리지 않음 00:21:56]. 우리 ~할 수 있다 수입 모두 ~의 그만큼 특허 그만큼 같은 방법 ~처럼 그만큼 첫 번째 단계 ~에 변환 중. 우리 하다 일부 예측 . 지금 우리 ~이다 할 수 있는 에게 선택하다 오직 ㅏ 약간의 특허 그것은 아마 비판적인 .그만큼 숫자 ~의 버튼 저것 우리 ~ 할 것이다 읽다 ~이다 상당히 작은 , 그리고 우리 가지다 높은 가능성 에게 읽다 오직 비판적인 특허 그리고 에게 경비 시간 ~에 그만큼 좋은 특허 .
그만큼 결론 ~의 이것 일하다 ~이다 머신러닝은 자동화할 수 있다 시간- 태워 버리는 일 . 그것은 도구입니다 ~ 할 것이다 돕다 너 , 하지만 아래에 아니요 상황 그것 ~ 할 것이다 억누르다 인간 추가 시간 . 이것 병리학 ~이다 매우 유용한 출원특허 그리고 ~할 수 있었다 BE 아마 적용된 에게 많은 종류 ~의 텍스트 데이터. 사용 JMP 프로, y 너 ~ 할 것이다 보다 저것 너 가지다 본 저것 그것은 매우 쉬운 에게 하다 저것 그리고 JMP Pro는 매우 강한 프로그램 f 또는 환경 위로 기계 그렇게 배워요.
무엇 우리 ~할 수 있다 말하다 ~이다 이것 기계 학습 모델 단지 모방하다 우리의 선택. 나 에프 우리 원하다 에게 가다 더 나아가 또는 만약에 우리는 포함한다 새로운 특허 저것 ~이다 비판적인 어느 하나 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 재건하다 ㅏ 새로운 모델 또는 노력하다 또 다른 접근하다 어느 ~이다 기반을 둔 ~에 배포 중 ~에 무엇이든 .
나 완성된 그만큼 프레젠테이션 그리고 나 희망 너 즐겼다 그것 . 나 희망 그것 ~ 할 것이다 주다 영감 ~을 위한 미래 일하다 , 아마도 ~에 특허 또는 어느 텍스트 [들리지 않음 00:23:48]. 주저하지 말고 에게 연락하다 나 ~에 그만큼 직업 지역 사회 또는 에게 우편 몇 가지 의견.
감사하다 너 ~을 위한 보고 있다 . 안녕- 안녕 .
