안녕, 나의 이름 스티브 맥스웰.
나 ~이다 한 엔지니어.
나 일하다 ~에 그만큼 반도체 산업.
오늘, 나는 가고 있다 에게 주다 ㅏ 프레젠테이션 ~에 어떻게 나 JMP 사용
~에 그만큼 건물 ~의 그만큼 영상 분석 관로.
ㅏ 작은 조금 ~의 배경 ~에 그만큼 문제.
둘 ~의 우리의 기준 치수 여러 떼 ~에 우리의 시설
달렸다 ~ 안으로 한 문제 ~와 함께 ㅏ 특징
거기 어디 ~였다 부식 ~에 그만큼 측벽 ~의 그만큼 특징.
그만큼 SEM 체계 저것 우리 사용된 에게 측정하다
그만큼 크기 ~의 이것 특징 아니었다 감지 이것 특징,
그리고 그것 하지 않았다 가지다 그만큼 능력 에게 특성화하다 이것.
그것은 한 더 오래된 조각 ~의 장비, 하지만 그것은 또한 유급의 ~을 위한 그래서 우리 좋아요 그것.
그만큼 접근하다 저것 나 고용 에게 돕다 그들을 밖으로
~였다 에게 짓다 ㅏ 분리된 분석 관로 에게 분석하다 이미지,
분류하다 이미지 그건 데 손상 여부 ,
그리고 그것 생산하다 ㅏ 미터법 저것 될 수 SPC로 전송 체계 ~을 위한 추적 목적.
나 사용 주로 JMP 에게 분석하다 데이터,
에게 짓다 ㅏ 모델 체계 전개 그리고 조작,
~처럼 잘 처럼, 더 최근에,
통합 일부 ~의 그만큼 실제 영상 분석 ~ 안으로 JSL.
아픈 보여주다 일부 예 ~의 저것.
이것 ~이다 ㅏ 견본 ~의 무엇 그것 ~이다 저것 이었다 찾고 에.
이것 ~이다 ㅏ 좋은 영상 그만큼 왼쪽- 손 옆,
그리고 이것 ~이다 ㅏ 나쁜 영상 ~에 그만큼 오른편.
우리 ~할 수 있다 보다 여기 그만큼 좋다 변화 그리고 부식.
그건 무엇 우리 ~이었다 찾고 ~을 위한 ~에 이것들 이미지.
우리 ~할 수 있었다 보다 ~에서 여기 저것 그만큼 측정,
어느 ~이다 완료 ~에 그만큼 내부에 ~의 이것
않을 것이다 정말 초기화 에게 이것들 특징 착륙 ~에 그만큼 같은 점 모든 시간.
이었다 ~ 아니다 할 수 있는 에게 그냥 사용하여 말해 우리의 정상 행동 양식.
이것 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 세부 사항 ~에 대한 무엇 우리 ~이었다 봄.
이것 ~이다 한 예 ~의 무엇 일부 ~의 저것 데이터 보았다 좋다
만약에 우리 ~할 수 있었다 보다 ~에서 여기 저것 그렇지만 그만큼 프로세스 ~였다 데 문제,
우리 ~이었다 ~ 아니다 감지 그것 ~와 함께 그만큼 측정 저것 우리 ~이었다 사용.
우리는 시작했습니다 ~ 안으로 한 접근하다 에게 주소 이것 문제.
나 사용 그만큼 기준 ETL 체재 ~을 위한 대부분의 데이터 과학 문제.
발췌, 변환, 짐.
나 갖다 에게 부서지다 그것 ~ 안으로 네 가지 범주,
구성, 모으다, 분석 그리고 보고서.
구성 및 수집, 기준 행동 양식.
분석, 그건 그만큼 열쇠 에게 이것.
그건 어떻게 나는 재처리 그만큼 이미지
그리고 그 다음에 적출 메트릭 ~을 위한 저것들 이미지 저것 우리 ~할 수 있다 사용 에게 짓다 ㅏ 모델
에게 결정하다 ~이든 또는 아니다, 우리 ~할 수 있었다 감지하다 그만큼 문제 ~에 손.
그만큼 접근하다 ~을 위한 저것 분석 ~이다 에게 전환하다 그만큼 이미지 ~에서 RGB,
어느 ~이다 오다 끄다 ~에 그만큼 체계, 그만큼 측정 체계,
그리고 전환하다 저것들 에게 회색 규모.
그런 다음 이미지 ~이다 자른, 제거하다 어느 측정 세부,
모든 것 좋다 저것 밖으로 ~의 그들을.
그 다음에 그만큼 다음 단계 ~이다 에게 적용하다 중앙값 에게 이것들 이미지.
그만큼 이유 왜 하다 저것 ~이다 이었다 가고 있다 에게 흐림 그만큼 이미지
그리고 제거하다 일부 ~의 그만큼 소음 밖으로 ~의 그만큼 영상.
이것 ~이다 ㅏ 열쇠 단계 ~을 위한 영상 분석 그리고 영상 처리.
그만큼 접근하다 ~였다 사용된 ~처럼 한 실험적 접근하다 다른 핵심 크기,
다른 핵심 모양, 하지만 ~에 그만큼 끝, ~이다 안정된 ~에
사용 ㅏ 디스크- 모양의 핵심 ~와 함께 ㅏ 픽셀 반지름 ~의 좋다 5, 7 , 10, 그리고 15 픽셀.
을 위한 저것들 저것 ~이다 생소한 ~와 함께 저것 술어,
핵심 ~이다 원래 단지 한 정렬
그건 사용된 에게 악화 영상 언제 너는 재처리합니다.
후에 저것 ~였다 완료,
추출 ~의 그만큼 메트릭 ~에서 그만큼 재처리 이미지 ~였다 개발,
사용된 여러 개의 다른 기준 메트릭,
구조적 유사성 색인, 평균 제곱 오차, 섀넌 엔트로피,
그 다음에 ㅏ 약간의 다른 좋아하는 것 가우시안 버전 ~의 쌈,
~처럼 잘 ~처럼 찾고 ~에 그만큼 수단 ~의 그만큼 기준 편차 ~의 그만큼
SSIM 이미지 그라디언트 ~에서 그만큼 가우시안 가중 이미지.
에서 거기, 사용 차원 절감 기법
에게 발췌 어느 ~의 저것들 메트릭 ~였다 최대 관련 있는,
에게 노력하다 그리고 짓다 ㅏ 모델, 예측 모델
그리고 그 다음에 전환하다 저것 ~ 안으로 일부 그것의 미터법
저것 ~할 수 있었다 BE 용이하게 통역 ~에 그만큼 조작
~하는 동안 달리기 생산.
하나 ~의 그만큼 후속 조치 ~에 이것 ~이다 언제 행위 그만큼 미터법 추출,
그만큼 참조 영상 익스플로잇 그만큼 영상 저것
사용된 ㅏ 핵심 ~와 함께 ㅏ 픽셀 반지름 ~에 다섯,
그리고 그 다음에 그만큼 7, 10, 15 핵심 반지름 ~이다 준비된 에게 저것 영상.
이것 쇼 ㅏ 작은 조금 더 세부 사항 ~에 대한
무엇 그만큼 분석 관로 접근하다 외모 좋다.
그만큼 오프라인 접근하다, 우리 시작 ~와 함께 그만큼 영상 인수.
확실히, 이것 ~이다 완료 ~ 동안 그만큼 조작 프로세스.
후에 저것, 처음에는 이것 일하다 ~였다 완료 파이썬,
어느 ~였다 에게 전환하다 그만큼 그레이스케일 수확고, 드 소음, 그만큼 이미지,
그리고 그 다음에 특징 세대 미터법 추출, 쌈,
평균 정사각형, 엔트로피, 계산, 등.
JMP JSL 가지다 ㅏ 파이썬 싸개 저것 너 ~할 수 있다 사용 ~을 위한 완성.
뭐야 엄청난 ~이다 너 ~할 수 있다 실제로 이동하다 ㅏ 많은 ~의 이것 암호
~에 에게 그만큼 JMP 환경.
아픈 가다 ~ 안으로 ㅏ 작은 조금 더 세부 사항 ~에 대한 무엇 저것 ~이다
그리고 어떻게 나 사용 그것을 돕다 속도 이것 프로세스 을 따라.
그만큼 결정적인 요소 ~의 이것 ~였다 에게 개발하다 ㅏ 품질 메트릭.
이것 ~이다 매우 JMP 집약적 단계 ~처럼 잘.
그 다음에 한 번 ㅏ 미터법 ~이다 단호한,
너 이동하다 저것 ~ 위에 ~ 안으로 한 온라인 프로세스
~에 어느, 그만큼 조작 데이터 ~이다 분석,
그리고 나서 정보 ~이다 밀어 에게 ㅏ SPC 체계.
ㅏ 작은 조금 더 ~에 대한 파이썬/ JSL 완성,
그만큼 통합 파이썬 분석 암호 ~ 안으로 JSL 사용 파이썬/ JSL 싸개.
그만큼 데이터 옮기다 발생하다 ~에 의해 변환 JMP 테이블 ~ 안으로 팬더 데이터 액자.
그만큼 데이터 프레임 ~이다 합격 ~에 한 분석 암호.
그만큼 결과 ~이다 반환 ~에서 파이썬 에게 JMP ~처럼 ㅏ 데이터 테이블.
뭐야 엄청난 ~에 대한 이것 ~이다 그것 활성화 사용
흔한 영상 분석 도서관 skimage, scipy, PIL, OpenCV , 등,
에게 공연하다 그만큼 일하다 ~하는 동안 유지 그만큼 데이터 이내에 그만큼 JMP 프레임워크.
이것, ~에 나의 의견, ~였다 열쇠 왜냐하면 나는 ~ 아니다 움직이는 데이터
~에서 하나 체계 또는 하나 플랫폼 에게 또 다른 플랫폼 그리고 뒤쪽에 그리고 앞으로.
나 ~였다 할 수 있는 에게 유지하다 그것 모두 ~에 하나 점.
이것 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 세부 사항 ~에 대한
무엇 그만큼 분석 관로 ~이다 행위 언제 그것은 재처리 그만큼 이미지.
이것 ~이다 무엇 나 ~였다 할 수 있는 에게 이동하다 ~에서 단지 달리기 느리게 ~에 파이썬
에게 통합 그것 ~ 안으로 JSL 사용, 하자 말하다, 파이썬 도서관.
너 ~할 수 있다 보다, 여기 ㅏ 나쁜, 여기 ㅏ 좋은.
우리 자른 그만큼 영상 에게만 보여주다
오직 가져가다 원래 이것 요소 ~의 그것, 전환하다 그것 에게 회색,
그리고 그 다음에 지원 중간 필터 에게 흐림 그만큼 이미지 ~와 함께 다른 핵심 크기
너처럼 ~할 수 있다 보다 ~처럼 우리 증가하다 그만큼 핵심 크기,
그들 ~이 되다 ㅏ 작은 조금 흐림.
무엇 나 원하다 에게 테이크아웃을 보여주다 여기 ~이다 ~을 위한 ㅏ 좋은 영상, 너 ~할 수 있다 보다
그만큼 핵심 ~와 함께 디스크 크기 5 대, 7 대, 10 ~ 대 15,
바라보다 예쁜 비슷한 에게 하나 또 다른 .
반면 디스크 5, 디스크 7, 디스크 10, 디스크 15, ~에 ㅏ 나쁜 영상,
너 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 의해 시간 너 얻다 에게 디스크 15,
이것 영상, 또는 핵심 크기 15,
이것 영상 ~이다 시작 에게 바라보다 비슷한 에게 이것.
에 의해 풀이 그만큼 소음 ~에서 이것 영상,
그리고 그 다음에 노이즈 제거 그만큼 이미지 점진적으로
사용 다른 핵심 크기.
목 가능하게 하는 것 우리를 에게 성공적으로 발췌 메트릭
저것 우리 ~할 수 있다 사용 에게 구별 짓다 ~ 사이 그만큼 좋은 ~ 대 그만큼 나쁜.
죄송합니다, 잡고 있다 ~에 여기. 나를 보자 가다 뒤쪽에 위로.
~에 이것 가리키다, 나는 가고 있다 에게 시작하다 데모 저것 쇼
어떻게 나는 움직이는 이것 데이터 ~ 안으로 JMP
그리고 그 다음에 무엇 그것 외모 좋다 ~처럼 그것 원래 재처리 이것 물건.
어떻게 나 하다 저것 ~이다 그만큼 우선 나 필요 에게 하다 ~이다 나 필요 에게 짓다 ㅏ 데이터 테이블.
그것은 ㅏ 엄청난 특징 JMP에서
너 가다 에게 파일, 수입 다수의 파일 여기.
그 다음에 무엇 나는 갖다 ~이다 나는 갖다 원래 ㅏ 견본 세트 단지 다섯 이미지
저것 나는 가고 있다 에게 모든 t를 결합 함께 ~ 안으로 하나 데이터 테이블.
무엇 그것 하다 ~이다 그것 실제로 수입 그만큼 이미지 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 영상 파일 이름.
너 가다 여기, 딸깍 하는 소리 저것 파일 열 이름, 딸깍 하는 소리 수입,
그리고
무엇 우리 얻다,
~이다 이것.
우리는 갖다 한 영상 ~의 우리의 그림 저것 우리 원하다 에게 분석하다.
우리는 갖다 ㅏ 파일 이름 꼬리표 다음 에게 그것.
우리는 갖다 그만큼 데이터 가져온 이미지.
지금, 그만큼 다음 단계 ~이다 에게 달리다 우리의 분석 암호
~에 맞서 각 ~의 이것들 이미지 그리고 시작 적출 메트릭.
나는 갖다 ㅏ...
수정 버전 ~의 저것 암호 여기.
그만큼 방법 이것 암호 공장 ~이다
있다 ㅏ 파이썬 초기화 저것 발생하다 JSL.
그런 다음 한 번 그건 완료,
그만큼 데이터 테이블 저것 너 원하다 에게 분석하다
~이다 과거 여덟 에게 파이썬 ~처럼 ㅏ 데이터 액자.
~에 저것 가리키다 아래에 그만큼 파이썬 제출하다,
원래, 너 전환하다 ~ 위에 에게 파이썬 암호.
그런 다음 너는 사용 기준 구혼,
기준 코딩 절차 ~을 위한 파이썬
그리고 분석하다 그만큼 영상, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기,
우리는 우리의 도서관 수입, 등.
어떻게 높은 이것 암호 였다, 원래 에게 찾다 ㅏ 다발 ~의 기능.
그 다음에 저것들 기능 ~ 할 것이다 반품 한 산출
저것 ~일 것이다 원래 얻다 추가 뒤쪽에 ~ 안으로 그만큼 데이터 액자
저것 ~이다 밀어 뒤쪽에 밖으로 에게 JMP ~ 안으로 그만큼 데이터 테이블.
그건 완료 ~에 의해 사용 이것 람다 함수,
일 ~이다 람다 기능이 적용됩니다 이것 부 체크 안함 옵션 모두 행,
이것 지정된 열 ~에 그만큼 데이터 액자 또는 그만큼 JMP 테이블.
언제 우리 달리다 이것...
우리가 무엇인지 가고 있다 에게 하다 ~이다 가져가다 저것 테이블 나 단지 세워짐
그리고 이었다 가고 있다 에게 발췌,
하지만 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 재처리 그만큼 이미지 그리고 발췌 그만큼 메트릭.
무엇 우리 보다 여기 ~이다 그만큼 이미지 저것 ~이다 전시 더 일찍.
우리는 찍은 우리의 그림, 우리는 변환 그것 에게 회색.
그 다음에 우리 시작했다 학습 그것.
우리는 갖다 5 픽셀 반지름 핵심 7, 10과 15.
그 다음에 ~에서 거기, 이었다 적출 모두 ~의 우리의 다른 메트릭.
봄 여름 시즌 나는 ~을 위한 7 비교 에게 5쌈.
SSIM은 구조적 유사성 색인,
7 비교 에게 5, 10 비교 에게 5, 15 비교 에게 5.
그건 원래 무엇 이었다 행위, ~이다 계산 구조적 유사성 색인
~ 사이 이것 영상 그리고 이 사진,
이 이미지와 이 이미지
그리고 이 이미지와 이 이미지.
만약에 우리 가다 뒤쪽에 에게 우리의 프레젠테이션,
~에서 여기, 나 사용된 여러 개의 다른 구혼 ~을 위한 심문하다 그만큼 데이터.
처음은 다변량
많은 상관 관계 에게 일하다 ~와 함께 여기.
그만큼 빨간색 나타내다 나쁜 이미지, 파란색 나타내다 좋은 이미지.
안 국외자 분석, 단지 찾고 ~에 그만큼 마할라노비스 거리,
잭나이프 거리.
그건 단지 에게 보다 ~이든 또는 ~ 아니다 이었다 무겁게 비뚤어진,
너 ~할 수 있다 보다 저것 우리는 갖다 더 특이치
~에 그만큼 나쁜 인구 비교 에게 그만큼 좋은.
하지만 나는 생각하다 만약에 너 분리된 이것들 둘 밖으로,
이것 온다 아래에 ㅏ 작은 조금.
나는 전시 이것 단지 에게 보여주다 너 ~할 수 있다 가다 ~에 여기,
그리고 너 ~할 수 있다 시작 트리밍 일부 ~의 이것들 밖으로 만약에 너 원하다 에게,
만약에 너는 ~ 아니다 봄 좋은 맞다.
하지만 ~을 위한 그만큼 목적 ~의 이것 운동,
나 하지 않았다 가지다 에게 제거하다 또는 숨다 어느 데이터 ~에 그만큼 분석.
나 ~였다 할 수 있는 에게 사용 모두 ~처럼 그것 이다.
하지만 어떻게 나 했다 저것 ~였다 여기.
이것 ~이다 그만큼 기본 데이터 테이블.
이것 ~이다 모두 그만큼 데이터 저것 나 보았다 에, 여기 모두 그만큼 이미지.
나 ~일 것이다 단지 가다 에게 분석하다, 다변량 행동 양식, 달리다 그만큼 다변량.
무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 단지 가다 ~와 함께 저것,
실제로, 죄송합니다, ~에 그만큼 두번째 여기.
언제 분류,
나 했다 사용 변환 ~에 그만큼 분류 ~에서 ㅏ 성격 베이스 티 영형 회전하다.
있다 ㅏ 엄청난 특징 ~에 여기.
우리 ~할 수 있다 가다 에게 열, 공익사업, 그리고 그 다음에 만들다 지시자 열.
너 ~할 수 있다 가다 여기에 추가를 클릭하십시오 열 이름.
무엇 그것 하다 ~이다 ㅏ 작은 말하다, "좋아요, 저것 ~이다 하나, 영."
을 위한 이것 열, 이것 ~이다 나쁜, ~ 아니다 좋은.
그 다음에, 아래에 여기 에게 가다 바이스 반대.
너 ~할 수 있다 사용 저것 정보
에게 밥을 먹이다 ~ 안으로 일부 ~의 그만큼 다른 모델링 플랫폼
저것 우리는 갈거야 여기를 봐 ~에 ㅏ 약간의 분.
뒤쪽에 에게 그만큼 다중 변화하다.
가고 있다 여기, 가고 있다 에게 달리다 모두 이것들.
하자 달리다 이것 플랫폼.
그건 흥미로운.
하자 가다 여기, 나의 나쁜.
여 이자형 ~할 수 있다 보다 우리의 상관 관계.
그 다음에 에게 얻다 그만큼 국외자 분석,
가다 여기, 딸깍 하는 소리,
죄송합니다, 가다 ~ 안으로 그만큼 다중 변하고 너 가다 아래에 에게 국외자 분석.
너 달리다 마하 라노비스 거리, 너 잭나이프 거리를 실행 .
있다 다른 접근하다 ~이다 기반을 둔 에.
나는 가졌다 에게 얻다 성공적인 이를 위해.
이것 ~이다 첫 번째 패스.
외모 좋다 우리는 갖다 무엇 에게 일하다 ~와 함께 여기.
그만큼 다음 단계 ~이다 에게 부서지다 이것들 아래에 ㅏ 작은 조금 더
에게 바라보다 ~에 어떻게 각 ~의 그만큼 다른 메트릭 ~이다 응답
에게 다른 핵심 크기.
무엇 이었다 정말 찾고 ~을 위한 여기 ~이다
얻는 방법...
우리 시작 에게 보다 더 크게 변화 ~에 그만큼 핵심 크기.
~이다 그만큼 윤곽 아직 겹치는 ~와 함께 하나 또 다른?
이었다 시작 에게 보다 분리.
찾고 ~에 15 ~에 나쁜 , 대 15좋다,
15 나쁜, 15 좋은 구조용 유사성 ~에 MSE
그리고 우리 ~할 수 있다 시작 에게 보다 저것, 이었다 봄 분리 여기.
나 생각하다 저것 ~이다 ㅏ 좋은 지시자
저것 우리 ~해야 한다 BE 할 수 있는 에게 발췌 무엇 ~에서 이것.
저것 ~였다 완료 사용 그만큼 그래프 건축업자 데모.
나는 갖다 데이터 테이블 세워짐
구체적으로 ~을 위한 이것
그래프 건축업자, 엄청난 특징 여기.
나는 덤핑 ~에 핵심 크기.
나는 찾고 그만큼 값 그만큼 회로망,
이것들 ~ 안으로 여러 떼 기반을 둔 ~에 좋은 ~ 대 나쁜 분류 코드.
그 다음에 나의 영상 미터법 ~이다 가고 있다 에게 사용 페이지.
여기 나 단지 가다 만들다 ㅏ 선의 맞다
저것 바라보다 ~에 고급의 ~을 위한 예측 , R².
그것은 단지 방정식을 터뜨릴 것입니다 ~이다 거기.
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 선량 ~의 그만큼 맞다.
나 하다 좋다 찾고 ~에 환호 포인트들.
을 위한 이것, 언제 나 사용된 중심 그리드 그리고 이동하다 이것 을 따라.
그것은 단지 쉬운 약 그만큼 눈 ~을 위한 프레젠테이션 목적.
너 ~할 수 있다 스크롤 ~을 통해 여기,
그리고 그것은 갖다 ~을 위한 각 ~의 이것들 정말 멋진 찾고 그래프 에게 시사.
기반으로 그만큼 다중 변하고 이것 선의 맞다,
나는 감정 예쁜 좋은 ~에 대한 그만큼 데이터
저것 우리 추출 ~에서 이것들 이미지.
그만큼 다음 단계 이다, 우리는 갖다 ㅏ 많은 ~의 메트릭 저것 우리는 추출 ~에서 이것들.
다하다 그것의 문제, 하다 일부 ~의 그것 문제?
그만큼 다음 커플 슬라이드, 우리 가다 ~ 위에 차원 절감.
구체적으로, 나 사용된 ㅏ PCA 그리고 부분적 비 사각형 ~을 위한 이것 PCA.
와 함께 이것 ~이다 분류, 나쁜 ~ 대 좋은.
이것 간다 뒤쪽에 에게 무엇 나 ~였다 데모 더 일찍
그리고 그만큼 데이터 테이블.
언제 너는 건물 ㅏ PCA, 너 원하다 에게 가지다, 확실히,
당신의 입력 그리고 당신의 출력 개주 ~처럼 벡터 ~에 저것 분석.
그만큼 이유 왜 너 원하다 저것 ~이다 왜냐하면
너는 찾고 ~을 위한 아니 아니 직교성 ~와 함께 문안 인사 에게 당신의 입력 그리고 당신의 출력.
그만큼 더 직교, 그들 ~이다 에게 하나 또 다른,
그만큼 더 적은 ~할 것 같은 그들은 놀이 ㅏ 역할 뭐야 가고 있다 에.
리캐스팅
ㅏ 성격- 기반을 둔 분류 ~ 안으로 ㅏ 숫자 만든다 저것 쉬운 에게 일하다 와 함께.
우리 ~할 수 있었다 보다 여기, 우리는 갖다 일부 여기 저것 바라보다 좋다 그들 ~할 수 있었다 BE 흥미로운.
일부 ~의 이것들 ~이다 흥미로운.
나 강조 이것들 에게 달리다 이것 분석
그리고 간단히 가지고 갔다 나의 데이터 테이블 저것 나 세워짐,
가다 여기, 분석, 예측 모델링.
죄송합니다, 다변량, 교장 구성 요소.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 깁스 좋은, 나쁜 분류,
그리고 모두 ~의 우리의 다른 메트릭 ~ 안으로 그만큼 분석.
보다 여기, 이것들 재미있어 보인다.
이것들 ~이었다 특히 흥미로운.
뭐야 멋진 ~이다 언제 너 가장 밝은 부분 이것들,
그리고 너 가다 뒤쪽에 그리고 너 바라보다 ~에 당신의 데이터 테이블,
그것은 가장 밝은 부분 어느 문제 너 선택된.
자주 PT ~할 수 있다 얻다 정말 바쁘다,
그래서 그것은 능숙한 에게 BE 할 수 있는 에게 가다 참고로 말하고,
"좋아요, 그래서 이것들 ~이다 그만큼 것들 저것 나는 실제로 관심 있는 안에."
하자 얻다 뒤쪽에 에게 여기.
후에 이것, ~에 ㅏ PLS, 이것 ~이다 더 ~을 위한
타겟팅 어떻게 많은 요인 우리 생각하다 ~이다 놀이 ㅏ 역할
~에 그만큼 데이터 저것 우리는 갖다,
~처럼 잘 ~처럼 거들기 우리를 식별하다 추가의 메트릭
저것 ~할 것 같다 BE 흥미로운.
을 위한 이것 특정한 데이터 세트,
그것 외모 좋다 그것 정착하다 ~에 그리고 ~에 대한
아마 최소 다섯 요인 저것 우리 ~일 것이다 예상하다
저것 온다 ~에서 이것 확률 보다 큰 ~보다
반 데르 보이트 T² 미터법 기반을 둔 ~에 그만큼 직업 매뉴얼,
그들 참조 ㅏ 학생 것을 나타내는 연구
아무것 간다 ~에 대한 0.1 ~이다 일반적으로 어디 너 원하다 에게 시작 에.
에서 거기, 우리 달리다 그만큼 PLS 요인 신분증.
이것 ~이다 당신의 요인 ~ 대 계수 플롯,
그리고 ~에서 거기, 당신 ~할 수 있다 가장 밝은 부분 그만큼 다른
메트릭 저것 ~인 것 같다 에게 BE 운전 이것, 그만큼 것들 저것 ~이다 최대 관련 있는.
그만큼 방법 저것 공장 찾고 ~에 이것들 차트 ~이다 너 원하다 에게 가다 밖으로 에게 그만큼 과격한 수단.
이것들 ~이다 흥미로운.
처럼 그것 얻다 더 가까이, 더 가까이 에게 그만큼 영 계수,
그것은 더 적은 흥미로운.
나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 달리다 그만큼 PLS 플랫폼
왜냐하면 이것 ~ 할 것이다 실제로 가져가다 ㅏ ~하는 동안 에게 달리다.
나 ~하지 않다 생각하다 누구나 원하다 에게 단지 보다 나의 컴퓨터 달리다
이 작업을 수행하는 동안.
기반으로 우리의 치수 절감,
나 끝났다 위로 ~와 함께 이것들 요인 존재 그만큼 최대 관련 있는
~와 함께 문안 인사 에게 무엇 그것 ~이다 저것 우리 원하다 에게 밥을 먹이다 ~ 안으로 그만큼 신경 회로망.
일부 실험, 나 설립하다 저것 그것 ~였다 주로 그만큼 PLS 결과,
그리고 그 다음에 그만큼 기준 10 메트릭 ~에서 그만큼 PCA ~처럼 잘
언제 저것 ~였다 추가 안에,
그것 정말 도왔다 당기다 그만큼 모델 함께.
훈련 ~ 대 확인.
확실히, 나는 사용 ㅏ 신경 회로망 에게 짓다 그만큼 모델 ~을 위한 그만큼 분류기.
그만큼 이유 왜 나는 사용 저것 플랫폼 구체적으로 ~을 위한 이것,
그것 가지다 케이폴드 검증 예약됨 ~에 ~에 그것은 기준 ~에 그만큼 JMP 플랫폼,
어느 ~이다 엄청난.
나는 설립하다 저것 KF 노인들 도움 에게 보상하다
언제 너는 흔들리는 ~에 수업 불균형.
그건 ㅏ 정말 흔한 문제 언제 너는 취급 와 함께,
공부하는 조작 프로세스.
와이 우리 ~ 아니다 가고 있다 에게 가지다 ㅏ 많은 ~의 그만큼 결함 있는 데이터 에게 일하다 와 함께.
당신은 정말 갖다 에게 만들다 그만큼 최상의 ~의 무엇 당신은 갖다.
나 찾다 저것 때때로 K-Folds가 도와드립니다. 저것.
그만큼 산출 ~에서 그만큼 신경 회로망 ~였다 예쁜 좋은, 실제로.
그만큼 방법 나 하다 이것 ~이다 아픈 달리다 이것 모델, 좋다 ~에 대한 다섯 타임스,
그리고 그 다음에 아픈 모두 비교 다섯 그들을 하나에 또 다른.
아픈 가져가다 원래 그만큼 중앙값, 이것 분류 비율,
그리고 그 다음에 가다 아래에 여기 그리고 바라보다 ~에 우리의 거짓 긍정 그리고 거짓 부정적인 요금.
와 함께 문안 인사 에게,
그만큼 거짓 긍정적인 요금.
나 바라보다 ~에 그만큼 큰 괴조 곡선.
이것은 ㅏ 비밀 운영자 형질 곡선.
너 원하다 에게 바라보다 ~에 이것들,
그들 원하다 에게 BE 설명 ~처럼 높고 단단한,
그만큼 가까이 이것들 윤곽 얻다 에게 이것 가운데 선,
그만큼 가까이 당신의 점점 에게 그만큼 동전 패스와 당신의 그만큼 예측.
확실히, 저것 ~이다 ~ 아니다 무엇 이었다 봄 여기.
그 다음에 그만큼 예측 프로파일러 가지다 일부 엄청난 특징
왜냐하면 너 ~할 수 있다 원래 재 주문 이것들 기반을 둔 ~에
어느 ~이다 놀이 그만큼 가장 큰 역할 ~에 그만큼 예측,
~처럼 잘 ~처럼 시각화, 좋다 무엇 각 개인 미터법 ~이다 행위
~와 함께 문안 인사 에게 놀이 ㅏ 역할 ~에 그만큼 예측 그 자체.
~ 안에 이것 사례,
이었다 찾고 ~에 전환 ~의 그만큼 우성 치수 여기.
여기 ㅏ 작은 조금 기이한.
나는 ~ 아니다 확신하는 뭐야 가고 있다 ~에 그것으로.
ㅏ 에스 너 얻다 뒤쪽에 여기, 어디 그만큼 더 적은 우성 치수,
너 ~할 수 있다 시작 에게 보다 그들 ~이 되다 더 밀어.
아픈 달리다 그만큼 데모 ~을 위한 그만큼 신경 회로망.
우리 가다 여기.
분석합니다.
ㅏ 사실, 나는 갖다 이것 하나 세워짐 이미.
해줘...
우리 시작하다 이것 분석.
우리는 포함 우리의 요인, 우리의 응답 ~이다 분류.
신경 회로망 하지 않는다 케어
만약에 너는 사용 ㅏ 숫자 또는 성격- 기반을 둔 응답.
저것 ~ 할 것이다 일하다 ~와 함께 어느 하나 하나.
여기, ~을 위한 확인 방법,
당신은 K-Fold를 가지고 있습니다. 사용 다섯 겹.
그만큼 금 기준 ~을 위한 최대 좋다 AI형 분석 ~이다 십.
나 설립하다 이것 다섯 ~였다 괜찮은
그래서 아니요 이유 에게 푸시 그것.
나 사용 삼 숨겨진 노드.
이동을 누르면 다음이 있습니다. 산출.
좋다 나 말했다, 아픈 달리다 이것 아마
다섯 타임스, 판독 값을 취하십시오 너 ~할 수 있다 보다 여기.
우리의 분류 ~이다 예쁜 좋은.
잘 보다 ㅏ 작은 조금 변화 ~에 그만큼 확인 세트.
하지만 그것은 모두 이내에 이유 ~을 위한 무엇 그것 ~이다 저것 나는 찾고 ~을 위한
~와 함께 문안 인사 에게 그만큼 프로파일러 그리고 그만큼 큰 괴조 곡선.
너 얻다 아래에 여기, 어느 큰 괴조 곡선 너 ~할 수 있다 보다 여기,
~처럼 나 설명 더 일찍, 이것 키 형질 ~에 그만큼 곡선.
확인, 아마도 ㅏ 작은 조금 더 적은, 하지만 우리는 할 수 있습니다 일하다 ~와 함께 그것.
그 다음에 ~와 함께 문안 인사 에게 그만큼 프로파일러.
프로파일러 출력 외모 좋다 이것.
그것 하지 않는다 마련하다 그들을 그리고 어느 하나 ~이다 최대 관련 있는.
너 가다 여기
그리고 너 가다 에게 평가하다 변하기 쉬운 중요성, 독립적인 제복 입력.
가다 뒤쪽에 위로 여기, 우리 ~할 수 있다 보다 ㅏ 요약 보고서.
여기, 너 가다 아래에 에게 변하기 쉬운 중요성, 메뉴.
에서 여기, 너 ~할 수 있다 재 주문 요인 ~에 의해 기본 효과 중요도.
을 위한 이것 모델, 그것 재정렬 이것 방법,
색상화.
너 ~할 수 있다 보다 여기 우리는 갖다 그만큼 더 어둡게 색상 가장 관련 있는
그리고 그 다음에 그것 움직임 에게 그만큼 오른쪽.
보자.
변환 중 그만큼 모델 에게 한 SPC 메트릭, 에게 만들다 그만큼 데이터 쉽게 에게 해석하다,
우리 필요 에게 가져가다 그만큼 결과 ~에서 그만큼 모델 변환 ~ 안으로 미터법
할 수 있는 BE 게시 에게 SPC 체계 그리고 플롯 ~에 SPC 차트.
그만큼 활성화 요소 ~의 그만큼 신경 회로망 모델 ~이다 ㅏ 부드러운 지도 기능
그건 ㅏ 기준 JMP에서.
이것 계산하다 그만큼 개연성 ~의 한 영상 존재 좋은 또는 나쁜,
~와 함께 그만큼 더 높은 그만큼 둘 결과 그리고 ~와 함께 그만큼 이미지 분류 ~처럼
그리고 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 여기 ~이다 가고 있다 에게 소개하다 ㅏ 세 번째 메트릭 알려지지 않은.
아픈 보여주다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 어떻게 저것 ~이다 완료.
하나 ~의 그만큼 멋진 것들 ~에 대한 그만큼 신경 회로망 플랫폼
~이다 그만큼 SAS 데이터 단계 산출 파일 ~이다 실제로 좋다 ㅏ 파이썬 모델 스크립트.
일반적으로 ~을 위한 미터법, 너 원하다 이것 ~에 파이썬,
그럴거야 BE 정말 시원한,
잊어버렸다 어떻게 에게 하다 그것 모두 ~에 JMP.
이것 암호 ~에서 그만큼 신경 회로망 여기,
그만큼 실제 모델 그 자체 ~할 수 있다 BE 출력 ~에 이것 체재.
너 단지 가다 에게 모델 그리고 만들다 SAS 데이터에스 텝.
여기 우리 가다.
나 생각하다 JMP Pro에서 너 ~할 수 있었다 단지 산출 그것 ~에 의해 파이썬 곧장,
하지만 ~ 아니다 모든 사람 가지다 입장 에게 JMP 프로.
그것 얻다 어느 하나 80 % ~의 그만큼 방법 거기,
~ 아니다 100 %.
그것 단지 요구하다 ㅏ 약간의 수정 ~에 그만큼 실제 암호.
~에 그만큼 왼쪽 손 옆, 우리는 갖다 그만큼 SAS 데이터 S 텝 체재.
~에 그만큼 오른편, 그것은 그만큼 변환 ~의 그것 에게 그만큼 파이썬.
그것은 단지 수입 그것 ~처럼 수입 그만큼 수학 도서관,
그리고 그 다음에 지원 저것 그래서 우리 ~할 수 있다 가져가다 그만큼 접선 에게 것들.
그 다음에 너 얻다 저것 여기.
무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 한계점,
우리의 S 자주 도끼 개연성 계산 이었다 행위 이것,
꽤 ~보다 단지 속담, 어느 쪽이든 ~의 이것들,
~이다 제일 높은 ~이다 당신의 실제 결과.
만약에 그것은 0.5 1, 나쁜, 0.49 , 좋은, 그 다음에 그것은 될거야 BE 나쁜.
~이다 우리 가다 그리고 우리 말하다, "좋아요, 만약에 그만큼 소프트맥스 산출 ~이다 보다 큰 ~보다 0.75
그 다음에 그것은 저것 분류기, 왜냐하면 그것은 BE 동일한 그리고 반대."
그럴거야 BE 허용 하나.
만약에 그것은 0.75 나쁜 다음 그것은 나쁜,
하지만 만약에 그것은 ㅏ 숫자 더 적은 ~보다 저것, 그것 습관 나누다 그것 ~처럼 좋은 또는 나쁜.
그럴거야 단지 분류 ~처럼 알려지지 않은.
잘 통과하다 저것 ~ 안으로 우리의 체계.
무엇 저것 말한다 우리를 에게 하다 ~이다 누구 바라보다 ~에 저것들 이미지,
왜냐하면 그만큼 분류기 캔트 결정하다 ~이든 또는 ~ 아니다 그것은 좋은 또는 나쁜.
그만큼 산출, 그리고 이것 ~이다 그만큼 완성된 제품,
~이다 에게 전환하다, 좋다 나 말했다,
마지막 미터법 ~ 안으로 무엇 저것 ~할 수 있었다 BE 신고 우리의 SPC 체계.
원래, 무엇 이었다 행위 여기 ~이다 단지 실제로 보고
무엇 우리의 소프트엠 도끼 개연성 이다,
취득 그만큼 역 ~의 저것, 그리고 그 다음에 지원 그만큼 한계점
에게 결정하다 ~이든 또는 ~ 아니다 것들 ~이다 모두 다 아는 또는 알려지지 않은.
기반으로 저것, 이것 ~이다 우리의 초기의 데이터
저것 나는 보여 주었다 ~에 그만큼 시작 ~의 그만큼 프레젠테이션
저것 쇼 이것 ~이다 그만큼 차트 바라보다 좋다 ~을 위한 그만큼 측정 ~의 그만큼 결함.
그 다음에 이것 ~이다 무엇 우리 얻다 언제 우리 가다 ~에
그리고 우리 재분석하다 저것 데이터 그리고 적용하다 이것 새로운 메트릭,
어느 말한다 우리를 ~이든 또는 ~ 아니다 그것 생각하다 저것 있다 옆 벽 특징,
너 ~할 수 있다 보다 찾고 ~에 그만큼 같은 데이터 세트
저것 예, 그것 매우 많이 그래서 식별 저것 ~처럼 어느 하나 좋은 또는 나쁜.
그만큼 녹색 나타내다 그건 ㅏ 좋은.
그만큼 빨간색 나타내다 저것들 ~이었다 분류 ~처럼 나쁜.
그 다음에 너 ~할 수 있다 보다 여기 ~에 SPC 데이터,
그들 ~일 것이다 곧 얻다 신고 ~처럼 나쁜 ~처럼 잘.
이것들 파란색 것들 교수형 밖으로 여기
는 것들 저것 ~이다 알려지지 않은 저것 그것 ~이다 말함 우리를 그래서 많이,
"가다 바라보다 ~에 이것."
저것 ~이다 나의 프레젠테이션.
나는 게시 그만큼 정보 에게 그만큼 사용자 지역 사회 대지
만약에 누구나 원하다 입장 에게 그만큼 암호
그건 사용된 ~을 위한 그만큼 영상 분석 저것 ~이다 거기.
감사하다 너 매우 많이.
