Scott Allen, leitender Systemingenieur, JMP
Die Neural Network-Plattform von JMP Pro bietet ein leistungsstarkes und flexibles Tool zum Generieren von Vorhersagemodellen für viele Datentypen. Benutzer optimieren die Modelle, indem sie verschiedene Parameter anpassen und anschließend einzelne Modelle innerhalb der Plattform vergleichen. Dieser Prozess wird jedoch manuell durchgeführt, was einen erheblichen Benutzereingriff erfordert und nicht unbedingt ein optimales Modell ermittelt.
Diese Präsentation demonstriert die Verwendung eines JMP Pro-Add-Ins, das zum Screening neuronaler Netzwerk-Tuning-Parameter entwickelt wurde. Das Add-in erstellt ein schnelles, flexibles raumfüllendes Design basierend auf Benutzereingaben und führt dann ein neuronales Netzwerkmodell für jeden Parametersatz aus. Ein grafischer Bericht hilft Benutzern dabei, optimale Modelle zu identifizieren, sodass sie dann die ausgewählten Modelle ausführen oder die Parameter weiter optimieren können, um ihr Verständnis des Systems zu verbessern. Schließlich ermöglicht das Add-in Benutzern, die Ergebnisse der Tuning-Optimierung zu speichern und später darauf zuzugreifen, was hilfreich ist, wenn es um komplexe neuronale Netzwerkmodelle geht, die möglicherweise viel Rechenzeit in Anspruch nehmen.
Verschiedene JMP-Kunden und Community-Mitglieder haben sich nach einer Möglichkeit zur Optimierung neuronaler Netzwerke in JMP erkundigt; Dieses Feedback wurde als Leitfaden für die Entwicklung dieses Add-Ins verwendet. Vor dem Discovery Summit wird das Add-in zusammen mit einem Blog-Beitrag in der Community veröffentlicht, der Dokumentationshinweise und Anleitungen zur Verwendung des Add-ins enthält.
