레벨: 고급
고성능 컴퓨터에서 힘쓰는 알고리즘을 사용하여 어려운 문제를 억지로 해결하려고 할 수 있습니다. 어려운 문제는 예를 들어 적절한 설계 영역(디자인 공간)을 찾는 것입니다. 즉, 응답 변수가 사양 한계 내에 들어가거나 응답 변수가 복잡한 비선형 제약을 충족시키는 요인의 직사각형 영역을 찾을 수 있습니다.
또 다른 어려운 문제는 게놈 연구에서 대규모 데이터에 대한 계층적 클러스터 분석을 포함한다. 대규모 데이터에 대한 계층적 클러스터 분석은 계산 시간이 걸렸다. 이 두 가지 예에서는 힘든 알고리즘만으로 억지로 해결하는 것이 아니라 섬세하고 신중한 방법과 결합하여 계산 시간을 줄일 수 있습니다.
※ 본 강연에서 소개하는 JMP의 기능은, 향후의 버전 업에서의 추가를 예정하고 있습니다.
John Sall은 세계를 선도하는 비즈니스 애널리틱스 소프트웨어 벤더인 SAS Institute Inc.의 공동 창립자 겸 집행 부사장으로, 과학자와 엔지니어를 위해 개발된 양방향으로 가시성이 뛰어난 통계적 탐색 소프트웨어 'JMP'의 개발자이며, 현재도 JMP의 비즈니스를 이끌고 있습니다.
또, Sall은, 「미국 통계학회」나, 세계적 최대급의 학술 단체인 「미국 과학 진흥 협회(AAAS)」의 휄로우(특별 연구원)이기도 합니다.
또한 자신의 국제 자연 환경 보호에 대한 강한 관심으로부터 세계 자연 보호 기금 (WWF)의 임원과 스미소니언 국립 자연사 박물관의 자연사 자위위원회의 위원도 맡고 있습니다. 또한 노스캐롤라이나 주립 대학의 평의위원도 역임했습니다.
※일본어 음성 더빙입니다.
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