2020년 11월에 개최한 「Discovery Summit Japan Online」에서 「자세히 듣고 싶다」라고 한다
많은 요청을 받은 튜토리얼 세션 이었습니다. "특별 튜토리얼 JMP
통계적 기계 학습 입문」을 , 5월 13일(목), 5월 20일(목) 에, 2회 시리즈 로 개최를 했습니다.
본 세미나의 동영상을, 2021년 6월 15일(화) 17시까지의 기간 한정으로 공개 합니다.
※공개를 종료했습니다.
세미나 타이틀
특별 튜토리얼 JMP에 의한 통계적 기계 학습 입문(전 2회)
개요
JMP (Pro)를 사용하면 R, Python 등에 비해 손쉽게 분석을 즐길 수 있습니다.
풀 오더 메이드의 분석이라고는 하지 않습니다만, 세미 오더에는 충분히 대응이 가능합니다.
JMP를 사용하면 다음과 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
① 커맨드를 치지 않고도 마우스 1개로 분석이 가능하게 에 있기 때문에 체계적인 이해와 학습에 최적 등
본 보고에서는 수치예를 사용해 JMP로 할 수 있는 예측이나 분류의 이야기를 합니다.
취급하는 방법은 커널 평활화, SVM이나 뉴로 판별 등입니다.
또, 종래의 통계적인 다변량 해석과의 대비도 실시해 이해를 깊게 합니다.
강사 소개
히로노 모토히사
1984년, 주식회사 리코 입사. 이후, 사내의 품질 경영·신뢰성 관리의 업무,
통계학의 계발 보급에 종사.
품질 본부 QM 추진 실장, SF 사업 센터 소장을 거쳐 현재는 바이오 메디컬 사업 센터
헬스케어 사업 지원실 약사·품질 보증 G(윤리 심사 위원)로서 사내외에서의 교육·강연 등을
폭넓게 하고 있다.
도쿄이과대학 공학부(1997-1998), 게이오 요시카쿠 대학 종합 정책학부 비상근 강사(2000-2004).
주요 전문 분야는 통계 품질 관리, 신뢰성 공학. 주저하게 "그래픽 모델링의 실제",
「JMP에 의한 다변량 데이터의 활용술」, 「안스컴적인 수치예로 배우는 통계적 계산 방법 23강」,
「JMP에 의한 기술자를 위한 다변량 해석」, 「눈으로부터 비늘의 다변량 해석」등이 있다.
각 타이틀
제1회: 빅데이터로 유용한 JMP 그래프 기능 제2회: 교사 있음 분류의 실제
