在2020年11月举办的“Discovery Summit Japan Online”上，有人表示“我想听到更多细节”。
“JMP特别教程”是一个收到很多请求的教程课程。
《统计机器学习入门》系列分两期于5月13日（星期四）和5月20日（星期四）举办。
本次研讨会视频限时发布至2021年6月15日星期二17:00 。
*出版已结束。
研讨会标题
特别教程：使用JMP介绍统计机器学习（共2课）
概述
与使用 R、Python 等相比，使用 JMP (Pro) 可以让您更轻松地享受分析的乐趣。
虽然不是完全定制的分析，但完全有能力响应半定制订单。
使用 JMP，您可以轻松执行以下操作：
① 无需输入命令，只需鼠标即可执行分析 ② 一组图表和统计数据 ③ 分析过程可以记录在脚本中 ④ 可以按照分析过程的流程输出报告 ⑤ 基于关于统计思维 非常适合系统理解和学习等。
在本报告中，我们将使用数值示例讨论可以使用 JMP 完成的预测和分类。
使用的方法包括核平滑、SVM 和神经判别。
我们还将通过与传统的统计多元分析进行比较来加深我们的理解。
讲师介绍
广野元久先生
1984年加入理光株式会社。此后，我们一直致力于内部质量管理和可靠性管理，
致力于传播统计意识。
历任质量总部质量管理推进办公室总经理、顺丰业务中心总监，现就职于生物医药业务中心。
医疗保健业务支持室、药事/质量保证小组（伦理审查委员会），在公司内外提供教育和讲座。
它被广泛使用。
东京理科大学工学部兼职讲师（1997-1998）、庆应义塾大学综合政策学部（2000-2004）。
他的主要专业领域是统计质量控制和可靠性工程。主要作者：《实践中的图形建模》
“如何使用 JMP 利用多元数据”、“使用 Anscombe 式数值示例学习 23 种统计计算方法”、
其中包括“使用 JMP 为工程师进行多元分析”和“令人大开眼界的多元分析”。
每集标题
第 1 部分：适用于大数据的有用 JMP 图形函数第 2 部分：实践中的监督分类
