감사하다 너 ~을 위한 보고 있다 이것 프레젠테이션 ~을 위한 그만큼 유럽 발견 정상 회담 회의 온라인. 나의 이름 ~이다 데미안 페레. I 나는 연구개발 과학자 ~에 그만큼 ~에 프랑스. I ~이다 ~와 함께 프랑수아 베르제레 그만큼 통계학자 그리고 그만큼 설립자 ~의 이폰 혁신 ~에 프랑스. 와 함께 프랑수아, 우리 ~이다 매우 행복하다 에게 BE 여기 오늘 그리고 우리 ~일 것이다 좋다 에게 감사하다 그만큼 조종 위원회 WHO 주었다 우리를 그만큼 기회 에게 말하다 ~에 대한 이것 일하다 어느 ~이다 ~에 대한 혁신적인 구혼 사용 중 제이엠피
우리 ~ 할 것이다 주다 너 둘 사례 연구. 프랑수아 ~ 할 것이다 현재의 그만큼 첫 번째 사례 그리고 I ~ 할 것이다 현재의 그만큼 두번째 사례. 단지 시작 ~와 함께 a 약간의 단어 ~에 대한 그만큼. 그만큼 ~이다 a 프랑스 국민 정부 조직 ~을 위한 연구, 개발, 그리고 혁신 ~에 네 개 지역; 낮은 탄소 에너지, 기술적 연구, 근본적인 연구, 그리고 방어 그리고 보안. 그만큼 그만큼 카운트 ~에 대한 20,000 사람들 그리고 우리 ~이다 위치한 ~에 아홉 다른 사이트 ~에 프랑스. 우리 가지다 강한 관계 ~와 함께 그만큼 학생 세계 그리고 많은 협업 ~와 함께 대학들 그리고 파트너, 둘 다 ~에 프랑스 그리고 모두 약 그만큼 세계.
몇 가지 단어 ~에 대한 이폰 혁신. 의 강의, 우리 ~이다 a 더 작은 회사 비교하다 에게 그만큼 그만큼. 그것 ~였다 생성됨 15 연령 전에. 우리 ~이다 기반을 둔 ~에 그만큼 남쪽 ~의 프랑스, 툴루즈. 우리 ~이다 a 팀 ~의 통계학자, 오직 통계학자들 ~와 함께 기능 ~에 산업 통계, 예, 에스피씨, 측정 체계 분석, 그리고 ~의 강의, 기계 학습 그리고 그래서 에.
나는 a 제이엠피 사용자 ~부터 1995년, 그래서 a 긴 시간 전에. I 시작했다 ~와 함께 제이엠피 3. 의 강의, 이폰 ~이다 제이엠피 파트너 왜냐하면 우리 사용된 a 많은 ~의 제이엠피 을 위한 예, ~을 위한 생산하다 최적화, 우리 가지다 a 도구 ~라고 불리는 예티, 오토매틱 생산하다 최적화 ~에 복잡한 조작 시스템. 우리 또한 개발된 해결책 기반을 둔 ~에 a 고객 요구, 무엇 우리 부르다 소프트웨어 ~에 수요, ~을 위한 예, a 가득한 해결책 ~을 위한 국외자 발각 또는 통계적 프로세스 제어.
사용 중 제이엠피 그리고 GSL, 우리 가지다 여러 개의 GSL 전문가 여기, 포함 캐롤 수알, 어느 ~이다 공동 작가 ~의 이것 말하다 오늘. 우리 또한 가지다 a 고전 컨설팅 그리고 훈련 전문적 지식 기반을 둔 ~에 제이엠피 ~에 산업 통계. 그만큼 콘텐츠 ~의 그만큼 프레젠테이션 오늘, 우리 ~ 할 것이다 현재의 둘 진짜 사례 연구 ~와 함께 데미안. 그만큼 첫 번째 하나 ~이다 기반을 둔 ~에 시뮬레이션 그리고 a 컴퓨터 설계 ~의 실험, 그리고 그만큼 두번째 하나 ~ 할 것이다 BE 제시됨 ~에 의해 데미안 ~에 a 기계 학습 도구 ~을 위한 예측.
I ~ 할 것이다 현재의 그만큼 사례 공부하다 숫자 1 기반을 둔 ~에 혼합물. 그것 ~이다 좋아요. 너 ~할 수 있다 가다 ~에 그만큼 다음 슬라이드. 그만큼 문맥 ~이다 a 위험 평가 그리고 a 개연성 계산. 에게 설명하다 그것 a 작은 조금, 혼합물 설계 ~의 실험 ~였다 생성됨 ~에 의해 그만큼 그만큼 에게 평가하다 그만큼 성능 ~의 a 재료 ~을 위한 핵무기 쓰레기. 그만큼 조절 ~이다 완료 ~와 함께 염류 ~에 a 행렬. 그만큼 성능 ~이다 단호한 ~에 의해 a 한계점 ~에 그만큼 에너지. 그만큼 에너지 가지다 에게 BE 더 높은 ~보다 그만큼 한계점.
그것 ~이다 ~ 아니다 그래서 쉬운 에게 추정 그만큼 개연성 에게 BE 아래에 이것 한계점. 우리 ~ 할 것이다 사용 모두 그만큼 도구 그리고 모두 그만큼 데이터 저것 우리 가지다 에게 하다 이것 일. 의 강의, 그만큼 개연성 가지다 에게 BE ~처럼 작은 ~처럼 가능한. 데미안, 그만큼 그만큼 전문가, ~ 할 것이다 평가하다 만약에 이것 개연성 ~이다 좋아요. 지금, 무엇 방법론 우리 사용 에게 추정 이것 최악의 사례 개연성?
첫 번째 ~의 모두, 기반을 둔 ~에 그만큼 데이터 ~에서 그만큼 혼합물 설계 ~의 실험, 우리 가지다 추정된 여러 개의 모델. 원래, 일부 고전 선의 모델, 또한 분류 그리고 결정 나무들, 그리고 또한 신경 네트워크 ~이다 그만큼 기본 모델 사용된. 을 위한 각 모델, 우리 가지다 완료 삼 분석.
첫 번째, 그만큼 몬테 카를로 시뮬레이션 ~에 그만큼 요인, 그래서 고전 무작위의 시뮬레이션 ~와 함께 몬테 카를로. 또한, 무엇 우리 부르다 공간 충전재 설계, a 컴퓨터 설계 ~와 함께 제이엠피, 어디 우리 노력하다 에게 탐구하다 그만큼 설계 공간 하지만 ~에 의해 컴퓨터 시뮬레이션, 첨가 a 소음 ~에 그만큼 응답. 이것 ~이다 완료 ~와 함께 제이엠피 찬성. 마지막 물건 우리 했다 ~이다 a 블렌딩 ~의 몬테 카를로 그리고 공간 충전재 설계. 우리 ~ 할 것이다 세부 사항 이것, 하지만 이것 ~이다 매우 유용한 ~처럼 우리 원하다 에게 추정 a 최악의 사례 개연성. 우리 ~할 수 있다 가다 에게 다음 슬라이드.
사례 공부하다 숫자 1, 고전 제이엠피 시뮬레이션 ~을 위한 그만큼 혼합물 암사슴. 첫 번째 ~의 모두, 우리 가지다 에게 선택하다 그만큼 최상의 모델. 전에 행위 시뮬레이션, 우리 필요 에게 찾다 그만큼 최상의 모델. 거기 ~이다 a 매우 멋진 특징 ~에 제이엠피 찬성, 어느 ~이다 ~라고 불리는 모델 비교. 매우 빠르게, 너 ~할 수 있다 비교하다 그만큼 모델 기반을 둔 ~에 기준, RS 왜 기도하는가? 그만큼 AISC 우리 가지다 완료 이것 그리고 I ~ 할 것이다 하다 그만큼 데모 오른쪽 지금. I 공유하다 나의 화면 지금. I 가지다 에게 공유하다 나의 화면. 우리 가지다 에게 사용 제이엠피 여기, I 열려 있는 그만큼 데이터 세트. 이것 ~이다 a 데이터 세트 ~에서 혼합물 설계 ~의 실험. 거기 ~이다 여덟 요인들, X 1- X8, 그리고 그만큼 응답 ~이다 그만큼 에너지.
에게 보여주다 너 한 예 ~의 그만큼 모델 저것 우리 했다, 우리 공연하다 여기, ~을 위한 예, a 예측 모델링 신경 회로망. 그만큼 응답 ~이다 그만큼 에너지. 그만큼 X의 요인들 ~이다 여기. 우리 딸깍 하는 소리 여기. 을 위한 정보, 우리 결정하다 여기 ~ 아니다 에게 나누다 그만큼 가득한 견본 ~에 학습 견본, 확인 견본, 시험 견본, 왜냐하면 데이터 ~이다 ~에서 설계 ~의 실험, 그래서 우리 가지다 ~ 아니다 a 많은 ~의 데이터. 서른하나 실험 최고 여기.
우리 사용 a 케이폴드 확인 에게 구하다 샘플, I ~일 것이다 말하다. A 매우 단순한 신경 그물 여기, 하나 층, 그리고 우리 딸깍 하는 소리 ~에 가다. 거기 ~이다 상당히 a 좋은 모델 ~와 함께 a 옳은, 하자 말하다, RS 왜 ~을 위한 저것. 어떻게 ~이다 일하고 있는 그만큼 비교 ~의 그만큼 모델 ~에 제이엠피? 너 필요 에게 구하다 그만큼 예측 공식. 너 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 점 그리고 I 구하다 그만큼 공식. 행위 이것, 너 가지다 방식 여기 ~의 그만큼 신경 그물 ~와 함께 숨겨진 층. 너 보다 그만큼 공식, 쌍곡선 접선 여기 ~의 그만큼 선의 예언자. 두 번째 n 유로 여기 ~의 그만큼 숨겨진 층, 또 다른 공식, 그리고 그래서 에. ~에 그만큼 끝, ~을 위한 그만큼 신경 그물, 그만큼 결정적인 공식 ~을 위한 그만큼 예측 ~이다 a 선의 콤비네이션 ~의 그만큼 숨겨진 뉴런. I 유지하다 이것 공식 ~을 위한 그만큼 순간, 그리고 나는 가고 있다 에게 하다 그만큼 같은 ~와 함께 a 선의 모델.
그만큼 선의 모델 ~였다 저장됨 여기 에게 구하다 시간. 우리 결정하다 에게 가지다 a 선의 모델. 을 위한 혼합물 설계, 우리 가지다 일부 십자가 효과 여기 그리고 a 선의 모델. 의 강의, 우리 필요 에게 깨끗한 그만큼 모델. 우리 필요 에게 제거하다 무엇 ~이다 ~ 아니다 중요한 여기 그리고 그래서 에. 언제 그만큼 직업 ~이다 완료, 우리 또한 가지다 에게 구하다 그만큼 공식. I 저장됨 무엇 I 부르다 그만큼 예측 공식. 여기, 한 번 다시, ~에 그만큼 제이엠피 테이블 어딘가에, 너 ~ 할 것이다 가지다 그만큼 예측 공식 ~을 위한 그만큼 에너지, 평범한 최소 정사각형. 너 가지다 a 고전 선의 공식 ~을 위한 그만큼 선의 모델.
에게 요약하다, 여기 I 가지다 둘 모델, 신경 회로망 그리고 평범한 최소 정사각형, 그리고 I 가지다 a 공식 ~을 위한 그만큼 둘 모델. 그 다음에 ~와 함께 이것들 방식, I 가다 에게 분석하다, 예측 모델링, 그리고 모델 비교. 이것 ~이다 그만큼 멋진 제이엠피 플랫폼 ~을 위한 기계 학습. 여기 무엇 너 가지다 에게 입력하다 ~이다 단지 그만큼 공식 ~의 그만큼 예언자. 여기, ~을 위한 그만큼 예, I 단지 입력하다 둘 공식, 평범한 최소 정사각형 그리고 신경망, 그리고 그게 모두. 너 단지 딸깍 하는 소리 좋아요. 여기 너 가지다 a 비교 모델 ~와 함께 일부 기준 그리고 너 선택하다 그만큼 최상의 모델 h 도. 첫 번째 ~의 모두, I 추가하다 소음 ~에 그만큼 데이터, 그래서 RS 왜 ~이다 ~ 아니다 그래서 좋은.
~ 안에 덧셈, 우리 ~할 수 있다 비교하다 그만큼 둘 다 모델. ~ 안에 저것 사례, ~을 위한 그만큼 최악의 사례 분석, 우리 결정했다 결정했다 에게 공연하다 그만큼 시뮬레이션 둘 다 ~에 선의 모델 그리고 또한 ~에 신경 그물. 지금, 우리 ~이다 가고 있다 에게 하다 저것 일하다. L 그리고 나 보여주다 너 무엇 우리 했다. 아마도 나는 가고 있다 에게 공유하다 이것 슬라이드, 데미안, 왜냐하면 I 필요 에게 보여주다 무엇 여기. 그것 ~ 할 것이다 BE 더 쉽다 ~와 함께 나의 피씨. 그래서 살다 데모 ~이다 완료. 여기 나는 가고 있다 에게 사용 a 몬테 카를로 시뮬레이션. 매우 쉬운 ~와 함께 a 제이엠피 예측 프로파일러.
첫 번째 ~의 모두, 이것 ~이다 나의 첫 번째 데모. 후에 저것, I ~ 할 것이다 하다 그만큼 혼합물 설계 ~의 실험 공간 충전재 설계. I 가지다 에게 말하다 저것 둘 다 ~을 위한 몬테 카를로 그리고 또한 ~을 위한 공간 충전재 설계, 우리 가지다 일부 혼합물 제약 조건. 그것 수단 저것 그만큼 합집합 ~의 그만큼 요소 가지다 에게 BE 동일한 에게 하나. 그것은 ~ 아니다 a 진짜 공간 충전재 설계. 그것은 ~ 아니다 a 진짜 몬테 카를로 왜냐하면 너 가지다 이것 강제. J 국회의원 가지다 a 똑똑한 연산, 반복적인 연산 에게 가져가다 ~ 안으로 계정 그만큼 제약 조건. 우리 ~이다 가고 있다 에게 시뮬레이션하다 몬테 카를로 ~와 함께 그만큼 첫 번째 요인들 그리고 그 다음에 ~와 함께 그만큼 두번째 요인들 취득 ~ 안으로 계정 그만큼 첫 번째 하나 그리고 그래서 에.
~에 그만큼 끝, I ~ 할 것이다 현재의 그만큼 가득한 시뮬레이션 ~와 함께 둘 다 몬테 카를로 그리고 공간 충전재 설계. 이것 ~이다 새로운 왜냐하면 무엇 우리 가지다 완료 ~이다 ~을 위한 각 달리다 ~의 그만큼 공간 충전재 설계, 우리 가지다 완료 1,000 몬테 카를로 시뮬레이션. 그것은 정말 a 최악의 사례 여기, 하지만 그것 ~였다 그만큼 목적 ~을 위한 그만큼 그만큼 에게 가지다 그만큼 최악의 사례. 감사해요 에게 이것, 우리 ~ 할 것이다 얻다 a 정말 좋은 견적 ~의 그만큼 최악의 사례 개연성.
지금, 허락하다 나 도약 에게 그만큼 데모. 첫 번째 ~의 모두, 몬테 카를로. 여기 I 가지다 그만큼 결과 ~을 위한 그만큼 몬테 카를로. 아니요, 죄송합니다, 그것은 ~ 아니다 그만큼 오른쪽 하나. 여기 그것 이다. 하자 사용 그만큼 신경 회로망. 여기, ~을 위한 그만큼 신경망, 너 ~할 수 있다 묻다 ~을 위한 그만큼 프로파일러. 만약에 너 묻다 ~을 위한 그만큼 프로파일러, 여기 너 ~할 수 있다 묻다 그만큼 모의 실험 장치. I ~ 할 것이다 무작위로 이동하다 그만큼 요인들. 하지만 무엇 ~이다 중요한 여기, 나는 질문 ~을 위한 제복 분포 왜냐하면 그것은 더 고전 ~을 위한 혼합물 설계. 여기, 나는 가고 있다 에게 시뮬레이션하다 무작위의 데이터 ~을 위한 그만큼 요인 엑스1 , 하지만 ~ 사이 이것 값 그리고 이것 값 왜냐하면 거기 ~이다 a 강제 여기. I 계속하다 ~와 함께 그만큼 두번째 요인 ~와 함께 제복 시뮬레이션 ~ 사이 이것 값 그리고 이것 값, 그리고 그래서 에.
에게 구하다 시간, I ~ 할 것이다 자동으로 달리다 그만큼 시뮬레이션 여기. 여기 그것 이다. 죄송합니다, I ~하지 않다 가지다 그만큼 오른쪽 데이터 세트. 죄송합니다 ~에 대한 저것. W 여기 그것 이다. 모델 비교 그리고 시뮬레이션. 여기 그것 이다. 좋아요, 여기 그것 이다, 몬테 카를로 시뮬레이션. 에게 구하다 시간, 아픈 보여주다 너 곧장 그만큼 결과 ~와 함께 a 무작위의 시뮬레이션 ~와 함께 a 혼합물 강제.
W e 가지다 완료 이것 몬테 카를로 시뮬레이션 그리고 우리 가지다 이것 결과 ~에 그만큼 에너지. 무엇 ~이다 멋진 또한 ~이다 저것 너 ~할 수 있다 놓다 그만큼 결과 ~에 a 테이블. 이것 ~이다 그만큼 결과, 10,000 몬테 카를로 시뮬레이션. 을 위한 각 시뮬레이션 그리고 ~와 함께 그만큼 모델, 너 가지다 그만큼 에너지. 지금, 에게 믿다 그만큼 개연성 에게 BE 낮추다 ~보다 그만큼 투기 한계, 우리 단지 가지다 에게 하다 a 분포 ~의 그만큼 시뮬레이션 에너지. 이것 ~이다 a 분포, ~ 아니다 정확히 가우시안, 더 닫다 에게 a 라플라스 분포. 하지만 그래도, 그것 하지 않는다 문제. 우리 ~ 할 것이다 하다 그만큼 프로세스 능력 그리고 그만큼 투기 주어진 ~에 의해 그만큼 그만큼 ~이다 마이너스 100. I 단지 딸깍 하는 소리 ~에 이것 그리고 우리 가지다 무엇 우리 부르다 그만큼 능력 분석, 전반적인 능력. 피피케이 ~이다 상당히 좋은, 더 높은 ~보다 1.3 . 여기, 그만큼 예상되는 백분율 ~의 밖으로 ~의 투기 ~이다 매우 낮은 왜냐하면 이것 숫자 ~이다 분명히 매우 낮은.
우리 ~할 수 있다 가지다 a 바라보다 ~에 a 과학적 표기법. 우리 ~이다 ~에 a 매우 작은 개연성 그리고 분명히 그것 ~였다 수용 가능 ~을 위한 그만큼 [듣기 불가 00:15:13] . ~에 이것 시간, 기반을 둔 ~에 신경 회로망 모델, 기반을 둔 ~에 몬테 카를로 시뮬레이션, 우리 가지다 추정된 그만큼 첫 번째 개연성 에게 BE 밖으로 ~의 사양 그리고 이것 개연성 ~이다 여기. 다음 단계. 무엇 우리 가지다 완료 여기 ~이다 저것 우리 ~이다 가고 있다 뒤쪽에 여기. 죄송합니다, I ~하지 않다 닫다 이것. I ~하지 않다 닫다 이것. 나는 가고 있다 여기 에게 하다 또 다른 시뮬레이션 ~와 함께 무엇 우리 부르다 a 시뮬레이션 실험. 시뮬레이션 실험 ~이다 또한 ~라고 불리는 때때로 a 공간 충전재 실험. 너 노력하다 에게 탐구하다 그만큼 설계 공간.
여기, 우리 가지다 에게 상기시키다 저것 거기 ~이다 a 혼합물 강제, 그래서 우리 ~ 할 것이다 ~ 아니다 탐구하다, ~의 강의, a 가득한 설계 공간, 하지만 우리 ~ 할 것이다 탐구하다 a 부분 ~의 그만큼 설계 공간 여기. 여기 ~이다 a 결과, 128 컴퓨터 달리다 ~와 함께 그만큼 시뮬레이션 데이터. 우리 ~할 수 있다 가지다 a 바라보다 ~에 그만큼 결과 ~의 그만큼 시뮬레이션. 만약에 우리 하다 a 산점도 행렬 ~에 그만큼 시뮬레이션 실험 ~에 그만큼 요인들, 여기 ~이다 그만큼 탐구 ~의 그만큼 요인 ~와 함께 a 혼합물 강제. 와 함께 이것, 한 번 다시, 우리 가지다 시뮬레이션 에너지 하지만 여기, 그것은 ~ 아니다 몬테 카를로 시뮬레이션, 그것은 a 컴퓨터 시뮬레이션 실험.
같은 직업, 우리 ~할 수 있다 놓다 그만큼 에너지 여기. W 여기 ~이다 그만큼 시뮬레이션 에너지? 여기 그것 이다. 한 번 다시, 대충 보통 분포됨. 여기 나는 가고 있다 에게 믿다, 한 번 다시, 그만큼 프로세스 능력 ~와 함께 a 투기 마이너스 100. 여기 그것 이다. 여기 I ~해야 한다 가지다 그만큼 프로세스 능력 어느 ~이다 좋은. 한 번 다시, 너 가지다 a 개연성 에게 BE 밖으로 ~의 그만큼 투기, 어느 ~이다 닫다 에게 7 당 1,000. 그것 ~이다 또한 수용 가능 ~처럼 a 결과. 하지만 너 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 저것 사례, 그만큼 개연성 ~이다 더 높은 ~보다 그만큼 이전의 하나 왜냐하면 그만큼 계산 ~였다 다른 그리고 왜냐하면 그것 ~였다 a 시뮬레이션 실험 탐험하다 그만큼 공간 그리고 그것은 다른 ~에서 몬테 카를로 시뮬레이션.
마지막 물건 저것 우리 했다, 그리고 나는 가고 있다 에게 열려 있는 그만큼 d 분 파일. 여기 그것 이다, 시뮬레이션 몬테 카를로. 여기 그것 이다. 아니다 그만큼 오른쪽 하나, 죄송합니다. I 가지다 a 많은 ~의 것들 열려 있는. 여기 그것 이다. 무엇 ~이다 이것 파일? 무엇 우리 했다 여기. 우리 했다 둘 다 a 공간 충전재 설계 그리고 ~을 위한 각 달리다 ~의 그만큼 공간 충전재 설계, 우리 가지다 완료 1,000 몬테 카를로 시뮬레이션. 그만큼 총 숫자 ~의 전철기 여기 ~이다 12만 8천 윤곽. 둘 다 몬테 카를로 그리고 또한 a 컴퓨터 설계 ~의 실험.
여기 우리 가지다 정말 a 좋은 데이터 세트 ~와 함께 모두 그만큼 잠재적인 변형. 일부 ~이다 강요된 ~에 의해 그만큼 설계 ~의 실험, 다른 사람들 ~이다 분명히 무작위의 ~와 함께 그만큼 몬테 카를로. 여기, 한 번 다시, 우리 ~이다 가고 있다 에게 추정 그만큼 개연성. 너 가지다 그만큼 멋진 분포 ~의 그만큼 에너지. 그 다음에 우리 ~ 할 것이다 한 번 다시, 믿다 그만큼 개연성 에게 BE 밖으로 ~의 투기. 진입 그만큼 투기 여기, 여기 그것 이다. 여기 우리 가지다 a 개연성 에게 BE 밖으로 ~의 투기, 어느 ~이다 닫다 에게 1 당 1,000. 한 번 다시, 그것 ~였다 상당히 a 좋은 결과 여기. 이것 결과 ~이다 상당히 혁신적이다. 여기, 단지 ~을 위한 정보, 우리 가졌다 에게 만들다 a 작은 제이엠피 스크립트 여기 에게 하다 이것, 에게 혼합 그만큼 컴퓨터 설계 그리고 그만큼 몬테 카를로 시뮬레이션. 거기 ~이다 a 작은 GSL 암호 ~을 위한 저것. 그것이다 모두 ~을 위한 나의 부분. 데미안, 아마도 너 ~할 수 있다 가다. I 멈췄다 그만큼 공유.
좋아. 이거 ~이다 지금 그만큼 사례 공부하다 숫자 2. 을 위한 이것 공부하다, 우리 가지다 개발된 a 관습 도구 ~을 위한 예측 애플리케이션. 그만큼 목적 여기 ~였다 에게 만들다 a 도구 포함 통계적 모델 ~에 제이엠피 찬성 ~에 주문하다 에게 예측하다 a 특정한 재산 어느 ~이다 그만큼 유리 점성 도시 ~처럼 a 기능 ~의 구성 그리고 온도. 에게 하다 저것, 실험적 데이터 ~이다 오는 ~에서 둘 다 광고 데이터 베이스 그리고 ~에서 우리의 소유하다 데이터 베이스 ~에 그만큼 . A s 우리 ~ 할 것이다 보다, 그만큼 독창 ~의 그만큼 접근하다 온다 ~에서 그만큼 방법론 ~을 위한 데이터 보결 견본 추출.
우리 원했다 그만큼 알고리즘 에게 BE 코딩됨 ~에 GSL 그리고 구현됨 ~에 제이엠피 찬성. 그만큼 응답 ~의 그만큼 모델 ~이다 그만큼 유리 점도, ~의 강의, 그리고 그만큼 요인들 ~이다 그만큼 무게 퍼센트 ~의 그만큼 유리 구성요소. 여기 ~이다 일부 배경 정보. 너 가지다 에게 알다 저것 유리 재료 ~이다 a 비 수정 같은 단단한 그리고 그것 ~이다 얻었다 ~에 의해 a 빠른 끄다 ~의 a 유리 녹다. 에서 a 재료 가리키다 ~의 보다, 유리 ~이다 a 혼합물 ~의 다른 산화물.
그만큼 숫자 ~의 산화물 ~이다 변하기 쉬운 ~에서 둘 또는 삼 ~에 a 매우 단순한 유리 에게 ~에 대한 30 그리고 심지어 더 ~에 그만큼 최대 복잡한 작곡. T 여기 ~이다 a 긴 전통 ~에 그만큼 계산 ~의 유리 속성, 그리고 우리 생각하다 저것 그만큼 첫 번째 모델 ~이었다 생성됨 ~에 독일 ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 19일 세기. 부터 그 다음에, 그만큼 양 ~의 출판됨 문학 ~에 그만큼 필드 ~의 유리 재산 예측 가지다 증가했다 a 많은. 그래서 저것 오늘, 우리 가지다 a 거대한 양 ~의 유리 데이터 사용 가능 ~에 광고 데이터 베이스.
여러 개의 도전 유지하다 ~을 위한 그만큼 예측 ~의 그만큼 유리 v 등도 왜냐하면 그만큼 유리 v 등도 ~이다 a 재산 저것 ~이다 매우 어려운 에게 예측하다. 첫 번째, v 등도 가지다 a 거대한 범위 ~의 변화 위로 에게 확실한 명령 ~의 크기. A 또한, v 등도 ~이다 매우 매달린 ~에 물리적 그리고 화학적 메커니즘 저것 ~할 수 있다 발생하다 ~에 그만큼 유리 녹다, 따라 ~에 그만큼 유리 구성, 좋다 빠른 분리 또는 결정화, ~을 위한 예.
여기 ~이다 단지 a 짧은 예 저것 쇼 이것 어려움. 우리 가지다 선택된 삼 작곡 ~의 무엇 우리 부르다 SBN 유리, 어느 ~이다 매우 단순한 유리 ~와 함께 오직 3개의 산화물. W e 적용된 그만큼 최상의 알려진 모델 ~에서 그만큼 문학 에게 믿다 그만큼 점성 도시. T 암탉 우리 비교하다 그만큼 예측했다 가치 ~와 함께 그만큼 실험적 값 우리 가지다 정확히 잰 ~와 함께 우리의 소유하다 장치. 너 ~할 수 있다 보다 저것 심지어 ~을 위한 a 매우 단순한 유리, 그것 ~이다 ~ 아니다 쉬운 에게 얻다 하나 믿을 수 있는 값 ~을 위한 그만큼 예측했다 v 등도. 여기 ~이다 a 좋은 그림 우리 좋다 에게 사용 에게 주다 a 보다 ~의 그만큼 데이터 베이스 어디 각 점 ~이다 하나 유리 ~에 a 멀티 차원 보다 ~의 그만큼 도메인 ~의 작곡.
데이터 5월 오다 ~에서 다른 외딴 연구, 또는 우리 ~할 수 있다 가지다 데이터 오는 ~에서 연구 사용 중 실험적 설계, 또는 데이터 얻었다 ~에서 매개변수적 연구 ~와 함께 변화 ~의 하나 요소 ~에 a 시간. W e 보냈다 a 많은 ~의 시간 ~에 그만큼 과거 에게 적용하다 다른 방법 ~의 기계 학습. A 고전 접근하다 ~였다 사용된 ~을 위한 분할 그만큼 데이터 ~ 안으로 a 훈련 세트 그리고 a 확인 세트. 하지만 ~에 그만큼 끝, 아니요 통계적 모델 ~와 함께 수용 가능 예측 능력 ~였다 설립하다 에게 예측하다 그만큼 v 등도. T 모자 왜 우리 가지다 결정했다 에게 사용 a 다른 접근하다.
대신에 ~의 사용 중 모두 그만큼 데이터, 우리 생각하다 그것 ~이다 더 나은 에게 만들다 a 모델 ~에 의해 사용 중 데이터 닫다 에게 그만큼 구성 어디 우리 원하다 에게 예측하다 그만큼 v 등도. 그래서 ~을 위한 예, 만약에 우리 원하다 에게 예측하다 여기, 하나 모델 ~ 할 것이다 BE 생성됨 ~에서 그만큼 데이터 우리 가지다 ~에 이것 영역, 그리고 a 다른 모델 ~ 할 것이다 BE 생성됨 만약에 우리 원하다 에게 예측하다 그만큼 재산 여기, ~을 위한 예. T 모자 왜 우리 말하다 저것 이것 기술 ~이다 동적 왜냐하면 그만큼 모델 달려있다 ~에 그만큼 구성 그리고 그것 ~이다 관련된 그리고 장착됨 어디 우리 원하다 에게 예측하다. W e 말하다 저것 그만큼 모델 ~이다 오토매틱 왜냐하면 우리 ~하지 않다 가지다 에게 하다 이것 수동으로.
모든 단계 ~이다 완료 ~에 의해 a 연산 구현됨 ~에 그만큼 도구. O ~이다 ~의 그만큼 최대 중요한 가리키다 ~이다 틀림없이 그만큼 결정 ~의 그만큼 최적의 데이터 세트 에게 만들다 그만큼 모델. F 또는 저것, 우리 가지다 구현됨 둘 행동 양식 ~의 보결 견본 추출. ~ 안에 그만큼 첫 번째 방법, a 이론적인 또는 가상 설계 ~의 실험 ~이다 생성됨 약 그만큼 구성 ~의 이해. 그 다음에 각 달리다 ~의 그만큼 설계 ~이다 교체되었다 ~에 의해 그만큼 최대 비슷한 실험적 데이터 현재의 ~에 그만큼 데이터 베이스, 주요한 에게 그만큼 결정적인 훈련 데이터 세트.
~ 안에 그만큼 두번째 방법, 우리 가지다 구현됨 ~에 그만큼 도구. ~이다 ~이다 기반을 둔 ~에 다른 크기 ~의 데이터 세트 생성됨 약 그만큼 구성 ~의 관심. A 작은 데이터 세트 ~이다 생성됨 ~에 의해 그만큼 도구 그리고 모델 ~이다 생성됨 ~에 이것 작은 하위 집합 에게 예측하다 그만큼 점성 도시. T 암탉 더 큰 그리고 더 큰 데이터 세트 ~이다 생성됨 자동으로 그리고 그만큼 최적의 크기 ~이다 평가하다 ~에 의해 여러 개의 통계적 기준 관련된 에게 각 하위 집합.
마지막으로, 그만큼 건설 ~의 그만큼 모델 ~이다 기반을 둔 ~에 삼 다른 알고리즘 구현됨 ~에 그만큼 도구. 첫 번째 ~이다 a 다항식 모델 얻었다 ~에 의해 a 다중 선의 회귀. 두번째 ~이다 a 성별 모델 그리고 신경 그물 모델. A t 그만큼 끝, 우리 가지다 육 다른 계획된 가치 어느 만든다 그만큼 예측 매우 건장한.
하자 가다 에게 제이엠피 에게 보다 어떻게 그것 공장. L 그리고 나 첫 번째 보여주다 너 그만큼 암호. T 그 스크립트, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다, ~이다 상당히 긴, ~에 대한 700 행, 어느 매우 그렇다 복잡한 GSL 암호. 그만큼 첫 번째 물건 너 가지다 에게 하다 ~이다 에게 입력하다 그만큼 구성 ~의 그만큼 유리 너 원하다 에게 예측하다 그만큼 점도. T o 하다 저것, 너 ~할 수 있다 사용 한 인터페이스 우리 가지다 생성됨. 너 단지 가지다 에게 선택하다 그만큼 산화물 들어가다 그만큼 구성. F 또는 각 산화물, 너 단지 가지다 에게 입력하다 그만큼 무게 퍼센트. 또는 만약에 너 원하다, 너 ~할 수 있다 곧장 입력하다 그만큼 구성 ~에 그만큼 스크립트, 어느 ~이다 a 작은 조금 더 빠른, I ~일 것이다 말하다.
그 다음에 너 시작하다 그만큼 스크립트. I 습관 하다 저것 지금 왜냐하면 그것 걸립니다 ~에 대한 하나 또는 둘 분. 그것은 ~ 아니다 매우 긴. 하지만 ~을 위한 이것 데모, I 가지다 이미 달리다 그만큼 스크립트. 허락하다 나 보여주다 너 그만큼 결과. ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 계산, 너 가지다 이것 창문 어디 너 ~할 수 있다 얻다 a 통계적 보고서. 매우 흥미로운. 첫 번째, 여기 너 가지다 그만큼 구성 너 가지다 들어갔다, 그것은 단지 a 알림. W e 가지다 그만큼 그래프 전시 그만큼 예측했다 값. O n 그만큼 Y 중심선, 우리 가지다 그만큼 예측했다 가치 ~의 그만큼 점도 계획된 ~에 의해 그만큼 삼 연산 그리고 ~을 위한 그만큼 둘 행동 양식.
~에 그만큼 X 중심선, 우리 가지다 그만큼 숫자 ~의 확대 ~을 위한 그만큼 두번째 방법 I 가지다 설명됨. I n 빨간색, 어느 ~이다 그만큼 최대 중요한 값, I ~일 것이다 말하다, ~이다 그만큼 평균 ~의 모두 그만큼 다른 예측. I t ~이다 그만큼 최상의 예측, I ~일 것이다 말하다, ~의 그만큼 유리 점도 . I f 우리 필요 에게 가지다 더 통계적 세부, 우리 가지다 a 많은 ~의 정보 ~에 이것 보고서 에게 공부하다 그만큼 품질 ~의 각 모델. 을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 확인하다 그만큼 가치 ~의 그만큼 누르다 통계 ~을 위한 그만큼 다중 선의 빅 F 모델.
을 위한 예, 여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 누르다 가치 말하다 우리를 저것 그만큼 예측 사용 중 그만큼 방법 숫자 1 ~이다 a 작은 조금 더 나은 ~보다 ~을 위한 그만큼 두번째 방법. W e 또한 보다 저것 그만큼 모델 하락 ~와 함께 그만큼 확대 ~의 그만큼 훈련 세트. 우리 ~할 수 있다 또한 확인하다 그만큼 RS 왜 가치 ~을 위한 그만큼 둘 다른 방법 그리고 ~을 위한 그만큼 다른 연산, 그리고 우리 ~할 수 있다 비교하다 그들을. W e ~할 수 있다 가지다 심지어 더 세부 ~에 그만큼 설계 ~의 실험 저것 ~이었다 생성됨 그리고 모두 그만큼 공식 ~의 예측. T 그의 ~이다 a 많은 ~의 정보, 하지만 거기 ~이다 그만큼 최대 중요한 부분 여기, 어느 ~이다 그만큼 예측했다 값 ~의 그만큼 점도.
하자 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 파워포인트. T 그의 ~이다 그만큼 결과 을 위해 얻은 그만큼 단순한 SBN 유리, 어느 이다, ~처럼 I 말했다 더 일찍, a 단순한 유리 ~와 함께 오직 3 산화물. 하지만 우리 가지다 계획된 그만큼 점성 에 대한 도시 삼 다른 구성 ~의 SBN 유리. W e 비교하다 그만큼 결과 얻었다 ~에서 우리의 도구 여기 ~와 함께 그만큼 결과 ~에서 그만큼 모델 사용 가능 ~에 그만큼 문학. ~ 안에 용어 ~의 그만큼 상대적인 오류 ~의 예측, 그것 가지다 에게 BE ~처럼 낮은 ~처럼 가능한. W e ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 최상의 결과 ~의 예측 ~이다 얻었다 ~와 함께 우리의 도구, 어느 ~이다 정말 엄청난.
H 또한, 우리 가지다 그만큼 결과 얻었다 ~에 더 복잡한 안경. T 그 도구 예측 능력 ~였다 평가하다 ~에 의해 적출 230 행 ~에서 그만큼 글로벌 데이터 베이스. ~ 안에 이것 테이블, 우리 가지다 그만큼 상대적인 오류 ~의 그만큼 점성 도시 예측 ~을 위한 다른 유형 ~의 유리 그리고 ~을 위한 그만큼 글로벌 하위 집합 ~의 데이터. 삼 분위수 ~이다 주어진, 그만큼 중앙값, 의미 저것 50 % ~의 그만큼 예측했다 가치 가지다 a 상대적인 오류 저것 ~이다 아래에 그만큼 값 가리키는 여기. W e 또한 주다 그만큼 75 % 그리고 그만큼 90 % 분위수. W 암탉 우리 말하다 ~에 대한 유리 v 점도, 전통적으로, 우리 고려하다 저것 그만큼 예측 오류, 약 30 % ~이다 매우 좋은.
W e 보다 저것 ~을 위한 그만큼 다수 ~의 그만큼 데이터, 그만큼 모델 능력 ~이다 괜찮은 그리고 우리 ~이었다 매우 행복하다 ~와 함께 그만큼 결과 우리 획득함. 여기 ~이다 일부 매우 중요한 열쇠 매개변수. 그것 ~이다 매우 중요한 에게 가져가다 ~ 안으로 계정 ~처럼 많은 입력 ~에서 그만큼 유리 전문가 ~처럼 가능한. 을 위한 예, 우리 가졌다 에게 만들다 특정한 알고리즘 에게 핸들 그만큼 자연 그리고 그만큼 벽 ~의 산화물 그리고 점성 이것. 또 다른 가리키다 ~의 주요한 중요성 ~이다 관련된 에게 그만큼 기원 그리고 에게 그만큼 신뢰할 수 있음 ~의 그만큼 데이터.
을 위한 이것, a 중요한 양 ~의 시간 ~에 이것 프로젝트 가지다 계속 ~ 이다 보냈다 에게 그만큼 헌법 ~의 a 믿을 수 있는 데이터 베이스. W e 가졌다 에게 구현하다 방법 그리고 우리 가졌다 에게 공부하다 다른 방법 ~의 계산 중 그만큼 거리 ~ 사이 그만큼 유리 구성. I t의 시간 에게 끝내다 지금. 우리 가지다 제시됨 둘 다른 사례 연구. ~ 안에 그만큼 첫 번째 사례 연구, 우리 가지다 생성됨 여러 개의 모델 그리고 우리 가지다 비교하다 그들을 ~을 위한 그만큼 위험 평가. 우리 가지다 보았다 저것 그것 ~였다 쉬운 ~와 함께 제이엠피 에게 공연하다 몬테 카를로 시뮬레이션, 심지어 ~을 위한 혼합물 디자인 ~와 함께 제약 조건. 우리 가지다 보았다 저것 그것 ~였다 쉬운 또한 에게 공연하다 공간 충전재 설계, 그리고 다시, 심지어 ~을 위한 혼합물 디자인.
에 의해 결합하다 몬테 카를로 그리고 공간 충전재 디자인, 최악의 사례 개연성 가지다 계속 ~ 이다 추정된. I n 그만큼 두번째 공부하다, 우리 가지다 제시됨 그만큼 도구 우리 가지다 생성됨 ~와 함께 한 원래의 방법 ~의 서브샘플링 그만큼 데이터. 을 위한 각 구성 ~의 관심, a 특정한 모델 ~의 점도 ~였다 건설된 약 이것 구성, 그리고 우리 가지다 보았다 저것 그만큼 예측 정확성 ~에 그만큼 점성 도시 ~였다 매우 유망한 그리고 많이 더 나은 ~보다 모델 사용 가능 ~에 그만큼 문학. 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.
