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라이브 강좌 - JMP® Pro: 예측 모델링 - 4월 17~20일 | 오후 1시 - 4시 30분(동부 표준시)

이 과정에서는 JMP Pro 소프트웨어를 사용하여 예측 모델을 개발, 평가, 조정, 비교 및 ​​점수를 매기는 데 필요한 기술을 다룹니다.

이 과정에서는 일반 회귀 모델, k-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 지원 벡터 머신, 의사결정 트리, 신경망과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 예측 모델을 구축하고 이해하는 방법을 배웁니다. 또한 교차 검증, 홀드백 검증 및 정보 이론 기준을 사용하여 예측 모델을 검증하는 방법도 알아봅니다.

하는 법을 배우다:

• 복잡한 모델을 개발, 비교 및 ​​설명합니다.
• 배깅, 부트스트랩 포레스트, 부스팅 트리를 포함한 예측 모델링을 위해 파티션 플랫폼을 사용하세요.
• k-Fold 교차 검증, 다층 신경망 및 부스팅을 포함한 예측 모델링에 신경망을 사용합니다.
• 예측 모델을 조정합니다.
• JMP에서 새로운 데이터의 점수를 매기고 다른 소프트웨어에서 사용할 점수 코드를 생성합니다.
• 예측 모델을 프로덕션에 배포합니다.

기간: 반나절 세션 4 회

등록비: 미국 $400

JMP® Pro: 예측 모델링 에서 자세히 알아보고 등록하세요.

JMP 교육 과정예측 모델링 및 기계 학습