4-tägiger Kurs
Montag, 1. April | 13:00 - 16:30 Uhr ET
Dienstag, 2. April | 13:00 - 16:30 Uhr ET
Mittwoch, 3. April | 13:00 - 16:30 Uhr ET
Donnerstag, 4. April | 13:00 - 16:30 Uhr ET
In diesem Kurs werden die erforderlichen Fähigkeiten zum Entwickeln, Bewerten, Optimieren, Vergleichen und Bewerten von Vorhersagemodellen mit der JMP Pro-Software vermittelt.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Vorhersagemodelle mithilfe von maschinellen Lerntechniken wie verallgemeinerten Regressionsmodellen, k-Nearest-Neighbors, naiven Bayes-Modellen, Support Vector Machines, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzwerken erstellen und verstehen. Sie lernen auch, wie Sie Vorhersagemodelle mithilfe von Kreuzvalidierung, Holdback-Validierung und informationstheoretischen Kriterien validieren.
Lernen wie man:
- Komplexe Modelle entwickeln, vergleichen und erklären.
- Verwenden Sie die Partitionsplattform für prädiktive Modellierung, einschließlich Bagging, Bootstrap Forest und Boosted Trees.
- Verwenden Sie neuronale Netzwerke zur prädiktiven Modellierung, einschließlich k-facher Kreuzvalidierung, mehrschichtiger neuronaler Netzwerke und Boosting.
- Optimieren Sie Vorhersagemodelle.
- Bewerten Sie neue Daten in JMP und generieren Sie einen Bewertungscode zur Verwendung in anderer Software.
- Setzen Sie Vorhersagemodelle in der Produktion ein.
