Formula Depot 経由で顧客に示すモデル展開の例はありますか?こんにちは、みんな、
製造環境に展開するためのモデルを開発するために JMP Pro に興味を持っている顧客が数人います。Formula Depot のモデルを外部に適用する方法の例を求める人も何人かいます。異なる環境 (Python など) でモデルが使用されていることを示す「簡単な」デモはありますか。
乾杯、
ベン
Re: 顧客に示すための Formula Depot 経由のモデル展開の例はありますか?こんにちは@Ben_Ingham 。このトピックは、Formula Depot を改善してさらに進化させる方法と併せて、製品管理部門で積極的に議論されています。
XGBoost および Torch アドインで使用してきた前向きな方向性を提案したいと考えました。これは、JMP Pro でコーディングせずにモデルをトレーニングし、カスタム ラッパー Python クラスを使用して Python に展開し、JMP Pro によって保存されたモデルを Python に読み込むというものです。
より一般的には、JMP が生成するほぼすべてのモデルは、XGBoost と Torch ですでに利用可能な Python コードに基づいて、PyTorch で簡単に実装できると考えています。これにより、GPU で実行でき、ONNX などの他の一般的な形式に変換可能な、機能豊富な展開可能な Python モデル オブジェクトが提供されます。
具体的な例を 1 つ以上思い浮かべている場合、あるいは製造環境から 1 つの例を推奨または提供していただけるお客様がいる場合は、JMP によって現在生成されている数式を本格的な PyTorch モデル オブジェクトに変換するために喜んで協力させていただきます。
単純な回帰モデル (線形またはロジスティック) が最も簡単でしょう。重要な点の 1 つは、新しい X 変数が JMP モデルとまったく同じ方法で変換されるようにすることです。
Re: 顧客に示すための Formula Depot 経由のモデル展開の例はありますか?こんにちは、ベン。多くの場合、JMP が Formula Depot から生成するコードを見せるだけで十分です。特に、C および Python コードを見せれば、たいていは十分です。システムへのコード展開など、JMP 以外のサポートには関わらないでください。それは彼らが解決すべきことです。
Formula Depot の優れたデモには、モデルの比較とプロファイラーが含まれています (ただし、モデル スクリーニングでも同じことが行われ、グラフ メニューのスタンドアロン プロファイラーに数式を配置できます)。私は、レスポンス サーフェス モデル、パーティション モデル、ブートストラップ モデルまたはニューラル モデルなど、3 つの異なるタイプのモデルを作成するのが好きです。これらをプロファイラーに積み重ねると、各モデルがデータとどのように関連しているか、各モデルがどう異なるか (「これは階段状で、これは曲線であるなど」) を人々に理解させることができます。また、実際の値と予測値を比較し、異なるモデルで一部のデータ領域が他の領域とどのように異なるかを示します。White Polymer の Yield は、これに適しています。
Re: 顧客に示すための Formula Depot 経由のモデル展開の例はありますか?こんにちは@Laura_Higgins 、
Formula Depot のデモ方法に関するアドバイスとガイダンスをありがとうございます。試してみます。
ありがとう、
ベン
Re: 顧客に示すための Formula Depot 経由のモデル展開の例はありますか?こんにちは@russ_wolfinger 、
情報ありがとうございます。適切なデータセットをいくつか調べてみます。一般的には、ほとんどの顧客要件をカバーし、シンプルなモデルを使用する、製造の観点から大規模なものを探しています。お知らせします。
ありがとう、
ベン
