모두
오른쪽.
안녕하세요
모든 사람.
나의 이름 ~이다 스콧 앨런.
나는 a 시스템 엔지니어 ~에 제이엠피
나는 가고 있다 에게 BE 발표하다 a 신경 회로망 동조 추가하다- ~에
저것 나는 개발된 정말로 돕다 개발하다 신경 회로망 모델
~에 한 자동화된 방법 에게 짓다 많은 모델,
찾다 밖으로 어느 매개변수 ~이다 최대 효과적인 ~에 건물 그만큼 최상의 모델.
무엇 ID 좋다 에게 하다 약간의 배경 지식을 살펴보겠습니다.
~에 동기 부여 ~을 위한 건물 이것 추가하다- 안에.
나는 가고 있다 에게 하다 아마도 a 연습문제, 설명,
뭐야 가고 있다 ~에 ~에 그만큼 배경 언제 너 달리다 그만큼 추가하다- ~에
그리고 그 다음에 보여주다 a 사용 사례 ~을 위한 그것. A 견본 워크플로.
그럼 그냥 진짜로 포장해 위로 ~와 함께 일부 수업 배웠습니다.
이것 ~였다 나의 첫 번째 큰 스크립팅 프로젝트, 그래서 틀림없이 배웠다 a 많은 ~을 따라 그만큼 방법.
나는 원한다 에게 공유하다 저것 그리고 그 다음에 ~처럼 잘 ~처럼 뭐야 다음.
첫 번째, 단지 I 원하다 에게 여기서 3, 4분 정도 걸립니다
단지 ~에 그만큼 배경 그리고 동기 부여.
많이 ~의 다른 기계 JMP의 학습 플랫폼 가지다 일부 일종의
매개변수 동조 기능,
~이든 그것은 a 동조 테이블 저것 너 만들다 밖의 그만큼 플랫폼,
좋다 ~에 부트스트랩 숲 또는 부스트 나무들, 또는 한 통합된 동조 설계
에서처럼 지원하다 벡터 기계 그리고 그만큼 새로운 XGBoost 플랫폼.
하지만 있다 ~ 아니다 하나 ~을 위한 신경 네트워크.
저것 ~ 주도의 에게 일부 고객 제가 일하는 동안 그것에 대해 물어보았습니다.
"이다 이것 무엇 그게 사용 가능?
~이다 거기 스크립트 밖으로 거기 저것 우리 ~할 수 있다 사용?
~이다 거기 한 추가하다- 안에?"
거기 ~이다 a 약간의 것들 밖으로 거기, 하지만 아마도 ~ 아니다 모든 것 ~에 하나 장소.
그 다음에 ~에 a 개인의 수준, 나는 절대 맡은 a 크기가 큰 스크립팅 프로젝트.
나는 완료 일부 작은 제이에스엘 스크립트 자동화하다 워크플로,
또는 에게 깨끗한 위로 데이터, 하지만 I 가졌다 절대 세워짐 한 애플리케이션.
이것은 나였다 정말 원했다 a 프로젝트 에게 제가 배우는 데 도움을 주세요.
I 사용된 이것 ~처럼 한 변명 에게 배우다 JSL
그만큼 신경 회로망 플랫폼 JMP에서는 정말 강한,
그리고 그래서 아픈 단지 시작하다 그것 정말 빠른.
나는 확신하는 만약에 당신은 보았다 그것...
I ~ 할 것이다 언급하다 I ~이다 JMP PRO를 사용하여 버전 17.1 .
그것이다 어디 모두 그만큼 테스트 가지다 일어났다 ~을 위한 이것 추가하다- 안에.
I 가지다 ~ 아니다 다 쓴 뒤로 많은 버전.
I ~일 것이다 제안하다 만약에 너 ~이다 가고 있다 에게 이것을 사용하세요
너 필요 에게 가지다 제이엠피 찬성 그리고 ~에 최소 버전 17.1.
그만큼 제이엠피 신경 네트워크 플랫폼 ~이다 정말 강한
그리고 I 단지 원하다 에게 가져가다 a 약간의 몇 분 안에 가다 ~을 통해 무엇 이것 외모 좋다.
I 생각하다 여러분 가지다...
만약에 당신은 사용된 신경 네트워크, 당신은 다 쓴 ~을 통해 이 워크플로
그리고 그것은 a 정말 멋진 유연한 플랫폼 ~을 위한 개발 중 이것들 모델.
너 ~할 수 있다 시작 끄다 ~와 함께 기준 모델 그리고 아마도 당신은 ~ 아니다 만족하는
~와 함께 그만큼 성능 ~의 당신의 모델 ~에 이것 사례.
너 ~할 수 있다 단지 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 모델 출시 그리고 너 ~할 수 있다 조정하다 그만큼 매개변수 여기.
너 ~할 수 있다 가다 그리고 생성하다 또 다른 모델.
그것은 쉽다 시작 작고 보기 어리석은 동물 이것들 매개변수
그리고 발견 모델 저것 ~할 것 같다 BE 그만큼 최대 적절한 ~을 위한 당신의 체계.
하지만 거기 ~이다 a 많은 ~의 옵션 ~에 여기.
당신은 갖다 다른 숫자 ~의 노드, 당신은 갖다 하나 또는 둘 층,
있다 부스팅 옵션 ~처럼 잘 ~처럼 a 많은 ~의 다른 입어 보기 옵션.
너 ~하지 않다 언제나 알다...
그것은 ~ 아니다 언제나 분명한 어느 ~의 이것들 변경해야 하는 매개변수
~에 주문하다 에게 얻다 그만큼 최상의 모델 ~을 위한 그만큼 데이터 테이블 저것 당신은 일하고 있는 ~에
그리고 그만큼 예측 변수 저것 당신은 사용 중.
그것은 ~ 아니다 언제나 분명한 만약에 조정 a 매개변수
~이다 가고 있다 에게 선두 에게 a 더 나은 모델.
너 단지 조정하다 위로 nd 아래에, 아마도 가져가다 큰 단계
에게 수치 밖으로 뭐야 가고 있다 에.
그렇죠 필요하다 a 많은 ~의 수동 조정 ~에 의해 그만큼 사용자
~에 주문하다 에게 생성하다 이것들 모델.
그들 ~이다 예쁜 빠른, 그래서 그것은 ~ 아니다 시간- 태워 버리는 에게 만들다 이것들
하지만 그것은 예 필요하다 a 많은 ~의 클릭.
나의 목표 여기 그리고 일부 ~의 나의 영감 ~였다 정말 에게 제공하다 a 하나의 플랫폼
~을 위한 동조 그리고 평가하다 저것들 신경 회로망 모델.
I ~였다 또한 탁월한 거기 ~이었다 일부 동조 스크립트 밖으로 거기.
건강 상태 셸턴 가졌다 a 스크립트 저것 ~일 것이다 돕다 너 그 테이블을 만들어라
그리고 달리다 그것 그리고 평가하다 저것들 모델.
표시 외벽 가졌다 개발된 한 추가하다- ~에 ~을 위한 이것 ~처럼 잘,
그리고 거기 였다 오메 지역 사회 게시물 저것 ~이었다 견딜 수 없는 f까지 그림 밖으로 어떻게 에게 이렇게 하세요.
저것들 ~이었다 모두 일부 시작하다 전철기 ~을 위한 이것 추가하다- 안에.
그 다음에 I 정말 좋다 그만큼 XGBoost 추가하다- ~에 인터페이스.
그것은 정말 깨끗한, 그것은 갖다 일부 그래픽 출력
그리고 그것은 정말 쉬운 에게 탐색하다 그리고 하자 너 자동차 곡조 저것들 네트워크.
그만큼 추가하다- ~에 저것 나는 개발 중 아니다 자동차 동조,
그것은 정말 더 ~의 a 짐승 힘 방법.
단지 짓다 많은 ~의 모델 그리고 그 다음에 가지다 a 그래픽 인터페이스 거기
에게 도와주세요 또는 찾다 그만큼 최상의 하나 ~을 위한 당신의 체계.
하자 가다 ~에 그리고 이동하다 t에 o 단지 무엇 그만큼 추가하다- ~에 하다 그리고 어떻게 에게 사용 그것.
에게 시작하다 그만큼 추가하다- 안에, 단지 좋다 최대 추가하다- 보험,
너 가다 에게 그만큼 추가하다- ~에 메뉴, 그리고 그것은 ~라고 불리는 신경 회로망 동조.
저것 걸립니다 너 에게 그만큼 시작하다 대화.
이것 준다 너 a 칼럼 역할 인터페이스 그거 정말 비슷한
에게 많은 다른 플랫폼.
우리 ~할 수 있다 단지 선택하다 모두 오 f 우리의 요인들 여기 그리고 우리의 응답.
현재, 그것 허용합니다 a 하나의 Y 응답,
그리고 그것 ~할 수 있다 BE 어느 하나 마디 없는 또는 범주형.
그만큼 추가하다- ~에 현재 오직 가지다 그만큼 둘 확인 행동 양식,
그래서 너 ~할 수 있다 지정하다 a 확인 열 ~와 함께 둘 다 확인 그리고 테스트.
설정 만약에 너 가지다 저것, 만약에 너 하지 않다, 그것은 단지 가고 있다 에게 하다 a 무작위의 방해,
그만큼 기본 t를 위해 그 신경 회로망.
그 다음에 너 ~할 수 있다 지정하다 그리고 비녀장 또는 비녀장 그만큼 유익한 없어진 ~처럼 잘.
하지만 잘 단지 가다 ~와 함께 이것 ~을 위한 지금.
우리 딸깍 하는 소리 좋아요, 그리고 저것 걸립니다 너 에게 그만큼 동조 시작하다.
이것 동조 대화, 첫 번째, 준다 너 a 작은 조금 ~의 정보
~에 대한 뭐야 ~에 그만큼 데이터 테이블 그리고 무엇 너 지정된 ~처럼 열 역할.
오른쪽 지금 우리는 갖다 그만큼 데이터 여기 테이블, 그만큼 모델 확인 방법,
~처럼 잘 ~처럼 ~이든 또는 ~ 아니다 우리 가지다 유익한 없어진 ~에 또는 끄다.
그 다음에 우리는 갖다 그만큼 암사슴 옵션.
무엇 이것 추가하다- ~에 ~ 할 것이다 하다, ~이다 바라보다 ~에 모두 그만큼 매개변수 범위 저것 당신은 세트
그리고 만들다 a 빠른, 유연한, 공간- 충전재 설계.
정말 그만큼 오직 설계 사양 너 필요
~이다 에게 세트 그만큼 숫자 ~의 시련 ~에 이것 설계.
~ 안에 이것 사례 우리는 갖다 기본적으로 그것은 가고 있다 에게 BE 세트 에게 20,
그리고 있다 일부 규칙 ~의 무지.
아마도 너 원하다 에게 지정하다 ~에 최소 10 치료 ~에 이것 설계
~을 위한 모든 요인 저것 당신은 찾고 에, 하지만 그것은 완전히 위로 에게 그만큼 사용자,
그리고 그래서 잘 오다 뒤쪽에 그리고 조정하다 저것 만약에 우리 필요 에게.
너 ~할 수 있다 또한 뒤로 젖히다 이것 설계 ~와 함께 a 다른 무작위의 씨앗.
~ 안에 일부 사례 만약에 너 원하다 에게 보다 어떻게 건장한 너 ~할 것 같다 BE
에게 확실한 매개변수, 너 ~할 수 있다 달리다 그만큼 같은 신경 회로망 모델 20 타임스,
하지만 모두 ~와 함께 다른 무작위의 씨앗 에게 보다 어떻게 건장한 그만큼 모델 ~이다 에게 저것.
그 다음에 너 ~할 수 있다 비녀장 ~이든 또는 ~ 아니다 너 원하다 에게 보다 그만큼 암사슴 대화 저것 쇼 위로.
한 번 당신은 다 쓴 ~을 통해 에너지부 옵션 여기,
너 ~할 수 있다 오다 아래에 에게 그만큼 신경 회로망 동조.
I 시험을 마친 에게 머무르다 예쁜 진실 에게 그만큼 원래의 플랫폼
~에 그만큼 신경 회로망 ~에 의해 사용 중 비슷한 언어 그리고 옵션 여기.
이것 ~이다 어디 너 가다, 하나 nd 대신에 ~의 지정하다 a 하나의 값
~을 위한 하나 ~의 이것들 매개변수, 이었다 가고 있다 에게 지정하다 a 범위.
또한, 나는 제한하는 a 작은 조금 그만큼 사용 가능 옵션
~을 위한 그만큼 유형 ~의 신경 회로망 저것 당신은 가고 있다 에게 만들다.
~ 안에 이것 사례 너 ~할 수 있다 생성하다 a 하나의 숨겨진 층,
너 ~할 수 있다 생성하다 둘 숨겨진 층, 또는 하나 숨겨진 층 ~와 함께 부스팅.
현재, 그만큼 신경 회로망 플랫폼 하지 않는다 허용하다
a 두번째 층 ~와 함께 부스팅.
만약에 너 노력하다 에게 하다 저것 ~에 그만큼 신경 회로망 플랫폼,
그것 ~ 할 것이다 주다 너 a 경고 속담 저것 그것은 가고 있다 에게 무시하다 저것 두번째 층.
~ 안에 이것 추가하다- 안에, I 단지 만들다 그것 그래서 저것 너 영 밖으로 모두 저것들 두번째 층
언제 너 활성화하다 부스팅.
~ 안에 이것 사례 이었다 가고 있다 이것에 탐구하다 이것 데이터 테이블 a 조금
그리고 아마도 이었다 가고 있다 에게 세트 일부 넓은 범위 ~의 동조 매개변수.
나는 가고 있다 에게 가다 ~에서 0-9 ~에 각 ~의 저것들 활성화 함수 숫자 ~의 노드.
위에 ~에 그만큼 입어 보기 옵션, 너 ~하지 않다 가지다 에게 반드시
무엇을 알고 ~할 것 같다 BE 최상의 ~을 위한 당신의 체계, 너 ~할 수 있다 단지 선택하다 그들을
에게 BE 부분 f 그만큼 암사슴, 또는 ~에 그만큼 사례
이들 중 변환 공변량 그리고 건장한 맞다 옵션.
너 ~할 수 있다 비녀장 그들을 에게 언제나 BE 끄다, 언제나 BE 에, 또는 DOE에 포함합니다.
잘 포함하다 둘 다 ~의 저것들 ~에 그만큼 암사슴 ~을 위한 이것 예.
패널티 행동 양식.
너 ~할 수 있다 시험 어느 또는 모두 그만큼 다른 행동 양식.
만약에 너 ~하지 않다 지정하다 어느 패널티 방법, 그것 ~ 할 것이다 달리다
그만큼 기본 패널티 방법 제곱.
하지만 이었다 가고 있다 에게 확인하다 모두 ~의 저것들.
너 ~할 수 있다 또한 지정하다 그만큼 숫자 ~의 투어 당 모델.
~ 안에 회고, I 아마 하지 않았다 필요 에게 추가하다 이것
하지만 왜냐하면 너 ~할 수 있었다 하다 무엇 비슷한 ~에 의해 단지 복제 모두 ~의 그만큼 디자인
그리고 봄 그만큼 결과 ~에서 각 ~의 저것들 모델.
하지만 그것은 여기 ~에 사례 너 원하다 에게 조정하다 그만큼 숫자 ~의 투어.
너 ~할 수 있다 또한 지정하다 a 무작위의 씨앗.
~ 안에 이것 사례, 나는 3, 4, 5, 6을 얻었습니다. 여섯 가지 다른 요인들 ~에 이것 설계,
그래서 나는 단지 가고 있다 에게 아마도 t를 돌리다 그의 위로 에게 60.
나는 가고 있다 에게 만들다 60 모델.
전에 I 딸깍 하는 소리 달리다, 나는 g이다 오잉 에게 말하다 a 작은 조금 ~에 대한
뭐야 가고 있다 ~에 언제 너 딸깍 하는 소리 달리다.
그만큼 첫 번째 물건 저것 일어난다 y 때 또는 딸깍 하는 소리 달리다,
~이다 그것은 가고 있다 에게 만들다 a 요인 테이블 ~와 함께 오직 그만큼 선택된 매개변수.
우리는 그것을 선택합니다.
~ 안에 이것 사례 그럴거야 만들다 a 요인 테이블 ~와 함께 하나의- 층 노드,
모두 ~의 그만큼 다른 입어 보기 옵션.
그것은 ~ 아니다 가고 있다 에게 놓다 그만큼 두 번째 l 어제 또는 어느 ~의 그만큼 부스팅 매개변수
~ 안으로 그만큼 요인 테이블.
그럼 나는 가고 있다 에게 만들다 a 응답표 어디 그만큼 훈련, 확인,
그리고 테스트 아르 자형- 제곱 값이 지정됨
a nd 그 다음에 그것은 가고 있다 에게 결합하다 저것들 ~ 안으로 a 하나의 테이블.
이것 ~이다 무엇 그만큼 샘플 DOE 테이블 ~ 할 것이다 바라보다 좋다.
그것은 단지 가고 있다 에게 가지다 그만큼 응답 ~처럼 그만큼 아르 자형- 제곱 가치
그리고 그 다음에 모두 그만큼 다른 매개변수.
그 다음에 이것들 단지 얻다 통과했다 ~ 안으로 그만큼 신경 회로망 플랫폼 열- 에 의해- 열,
그리고 그만큼 결과 보여주다 위로 ~에 그만큼 데이터 테이블.
단지 좋다 이었다 속담, 각 ~의 저것들 달리다 ~에 그만큼 설계 ~이다 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 그만큼
신경 회로망 모델 플랫폼 순차적으로 그리고 그 다음에 우리 가지다 a 작은 대화 상자
그게 가고 있다 에게 나타내다 그만큼 전반적인 프로세스.
~ 안에 그만큼 사례 ~의 정말 긴- 달리기 신경 네트워크,
그것은 좋은 에게 단지 보다 어떻게 빠르게 그만큼 전체 설계 ~이다 가고 있다 에게 가다.
I ~일 것이다 추천하다 ~ 전에 지정하다 a 크기가 큰 숫자 ~의 시련 ~에 이것 설계
저것 너 달리다 하나 또는 둘 앞으로 ~의 시간 단지 에게 보다
어떻게 긴 그들은 가고 있다 에게 가져가다.
만약에 너 가지다 꽤 작은 데이터 세트, 그 다음에 그들 가다 예쁜 빠르게, 하지만 만약에 너 가지다
a 복잡한 데이터 세트, 그들 ~할 수 있다 가져가다 때때로 상당히 a ~하는 동안 에게 달리다.
~ 안에 이것 사례 나는 단지 사용 중 a 견본 데이터 세트 ~에서 그만큼 견본 데이터 세트 도서관.
이것 태블릿 생산.
그것은 ~ 아니다 그만큼 최상의 데이터 세트 에게 달리다 ~을 위한 신경 네트워크 단지 왜냐하면
거기 아니다 a 전체 많은 ~의 관찰, 하지만 나는 사용 중 그것 그냥 b 왜냐하면
그만큼 신경 네트워크 달리다 정말 빠른.
~ 안에 이것 사례, 만약에 이었다 만족하는 ~와 함께 모두 ~의 그만큼 명세서
저것 우리 가지다 ~에 우리의 모델, 우리 ~할 수 있다 단지 가다 앞으로 그리고 딸깍 하는 소리 달리다.
무엇 이것 가지다 완료 ~이다 그것은 생성됨 저것 설계 테이블
그리고 지금 그것은 통과 ~을 통해 각 ~의 저것들 시련
t로 그 신경 회로망 플랫폼 그리고 주는 것 한 산출.
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 집 창문, 모두 이것 가지다 완료 ~이다 그것은 촬영됨
저것 동조 결과 테이블 그리고 나는 숨겨진 그것
그리고 I 단지 나에게 가져와 t 밖으로 ~ 안으로 그만큼 같은 창문 여기.
하자 단지 가다 ~에 에게 그만큼 다음 하나.
우리 ~할 수 있다 일하다 ~을 통해 저것 데이터 테이블 여기, 그래서 그것은 상호작용이 가능합니다.
무엇 너 첫 번째 보다 위로 여기 ~이다 그래프 건축업자 보고서.
T 그의 쇼 너 모두 ~의 당신의 다른 매개변수,
그래서 그만큼 다른 활성화 기능 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 숫자 ~의 노드
~이다 그만큼 규모, 그리고 어떻게 그만큼 확인 아르 자형- 제곱 변화
~와 함께 존경 에게 각 ~의 저것들 개인 매개변수.
~ 안에 그만큼 사례 ~의 범주적 매개변수, 너 g 그리고 a 상자 구성 전시 그만큼 차이점
~에 그만큼 가치 이것 방법.
우리 ~할 수 있다 보다 ~에 이것 사례 아마도 ~을 위한 건장한 맞다,
그것은 갖다 a 더 넓은 범위, 하지만 ~에 평균 그것은 g입니다 오잉 에게 BE 더 나은.
그만큼 중앙값 값 ~이다 더 나은.
~이다 더 높은 아르 자형- 제곱.
우리 ~할 수 있다 또한 바라보다 아래에 여기 ~에 그만큼 데이터 테이블,
그것은 가고 있다 에게 종류 그만큼 데이터 테이블 ~에 의해 그만큼 확인 아르 자형- 제곱
그리고 그것 단지 그늘 저것들 a 더 깊은 보라 따라 ~에 그만큼 값.
하자 보다.
우리는 사용할 수 있습니다...
하나 이유 I 단지 유지된 이것 데이터 테이블 ~처럼 그것 이다,
~이다 우리 ~할 수 있다 탐구하다 그것 단지 좋다 우리 탐구하다 어느 데이터 테이블 ~에 제이엠피,
그래서 너 ~할 수 있다 바라보다 ~에 열 헤더 또는 너 ~할 수 있다 시작하다 그래프 건축업자
또는 하다 다양한 복수 ~에 이것 데이터 테이블 ~처럼 그것 ~이다 오른쪽 여기.
거기 영역 약간의 추가의 데이터 기둥 또는 기둥 저것 ~이다 추가됨
에게 이것 데이터 테이블.
하나, 그것 기록 그만큼 무작위의 씨앗.
만약에 너 원하다 에게 낳다 이것, 너 알다 무엇 무작위의 씨앗 사용되었다
~에 생성 그만큼 n 유럽 회로망 모델, 쇼 너 그만큼 유익한 없어진,
쇼 너 그만큼 경과 시간 ~을 위한 각 ~의 그만큼 모델.
만약에 너 ~이다 건물 크기가 큰 모델 또는 너 ~할 것 같다 원하다 에게 최소화하다 r 시간이 지나지 않은,
그 다음에 너 ~할 수 있다 얻다 한 추정하다 f 어떻게 긴 그것 ~할 것 같다 가져가다 ~을 위한 너 에게 달리다
추가의 모델.
nDOE 단지 기록 무엇 암사슴 ~였다 달리다.
이것 ~였다 그만큼 첫 번째, 그래서 그것 얻는다 a 1.
처럼 당신은 할 것이다 보다 우리 ~할 수 있다 달리다 a 두번째 그리고 제삼, 그리고 너 ~할 수 있다 그 다음에 사용 저것들
~처럼 일부 그래프 도구.
또한 말한다 너 그만큼 유형 ~의 신경 회로망 저것 ~였다 달리다.
이든 그것 ~였다 하나의- 겹겹이 쌓인, 더블- 층,
또는 a 하나의- 층 ~와 함께 부스팅.
있다 a 커플 ~의 다른
기둥 저것 ~이다 추가됨.
이것 요인 열 단지 하자 너 추적하다 ~의 그만큼 요인들
저것 ~이었다 사용된 ~에 그만큼 설계 ~에 사례 너 원하다 에게 비교하다 모델
저것 가지다 다른 요인들 저것 ~이었다 사용된 대신에 ~의 단지 매개변수,
그런 다음 또한 a 열 열.
그만큼 다음 단계 그래서 우리 ~할 수 있다 계속하다 건물 밖으로.
아마도 ~에 이것 사례 이었다 탐험하다 그만큼 매개변수.
지금 우리는 갖다 a 기준선 ~의 a 하나의 신경 회로망
그리고 아마도 우리 원하다 에게 보다 어떻게 이것 비교하다 에게 a 둘- 층 신경 회로망.
우리 ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 동조 시작하다 어느 ~였다 단지 최소화됨.
너 ~할 수 있다 보다 저것 모두 ~의 이것 보고서, 그만큼 그래프 건축업자 보고서
~처럼 잘 ~처럼 그만큼 테이블 ~이다 그냥 추가된 에게 그만큼 동조 시작하다.
우리 ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 위로 t에게 그의 동조 시작하다 그리고 아마도 I 원하다 에게 바라보다 ~에
둘 숨겨진 층.
잘 가다 에게 둘, 그리고 지금 아픈 놓다 ~에 a 범위 ~의
저것들 결과 또는 저것들 매개변수 그리고 유지하다 모든 것 또 다른 그만큼 같은.
너 ~할 수 있다 보다 그것은 가고 있다 에게 예압 그만큼 무작위의 씨앗 저것 I 생성됨
~에 그만큼 첫 번째 암사슴 단지 에게 만들다 확신하는 모든 것 사용 중 그만큼 같은 무작위의 씨앗.
잘 유지하다 그것 ~에 60, 심지어 그렇지만 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 증가하다 그것
~에 의해 a 작은 조금 ~부터 우리는 딩 일부 더 요인들,
하지만 유지하다 그것 단순한, 잘 그냥 가세요 ~와 함께 60.
다른 하나 물건 단지 에게 언급하다 이다, ~에 그만큼 사례 그것은 아마 예쁜
낮은 가능성 t 가지다 모두 ~의 이것들 ~일 것이다 BE 세트 에게 영 ~에 a 설계,
하지만 만약에 그들 ~이다 그럴거야 단지 가다 에게 그만큼 기본 ~와 함께 제이엠피,
어느 ~이다 a 하나의 10시간 층.
너 ~하지 않다 가지다 에게 걱정하다 ~에 대한 가지고있다 a 신경 회로망 ~와 함께 영 층
또는 영 노드.
만약에 이었다 만족하는 ~와 함께 이것, 이었다 단지 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 달리다.
하는 동안 이것 ~이다 달리기, 나는 단지 가고 있다 에게 가져오다 위로 그만큼 집 창문.
너 ~할 수 있다 보다 무엇 그것은 행위.
우리는 갖다 우리의 원래의 동조 결과 테이블 여기,
그리고 그것은 세워짐 a 두 번째 t 그의/그녀의 결과 테이블,
그리고 언제 그것은 끝났어, 나 t 단지 추가하다 저것 에게 우리의 원래의 테이블.
지금 I ~할 수 있다 보다 ~에 주황색, ~이다 모두 ~의 저것들 두번째- 층 모델.
우리 ~할 수 있다 보다 ~에 이것 사례, 아마도 가지고있다 둘 층
~였다 ~ 아니다 매우 유익한 ~에 이것 사례.
외모 좋다 ~에 예쁜 많이 모두 사례, 저것들 신경 네트워크 ~이다 ~ 아니다 ~처럼 좋은.
그 다음에 아마도 단지 에게 둥근 이것을 밖으로, 이었다 가고 있다 에게 가다
그리고 신경을 좀 구축하다 네트워크 ~와 함께 부스팅.
부스팅 ~이다 a 정말 멋진 방법 에게 증가하다 그만큼 예측 힘 ~의 우리의 모델.
이었다 가고 있다 에게 지정하다 일부 부스팅 수준 ~에서 1-10, ~처럼 잘 ~처럼
그만큼 학습 비율 ~에서 0.1 에게 1.
한 번 다시 우리의 무작위의 씨앗 ~이다 같은, 그리고 이것들 ~이다 가고 있다 에게 가져가다
a 작은 조금 더 길게, 그래서 나는 단지 가고 있다 에게 감소시키다 숫자 ~의 달리다
단지 ~에 그만큼 관심 ~의 시간.
우리 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 달리다 여기, 우리 얻다 우리의 대화 상자 저것 말한다 우리를
우리의 전반적인 진전, 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 이것들 ~에 그만큼 사례
어디 우리는 아마 갖다 많은 ~의 부스팅, 그들 ~할 것 같다 BE 취득 a 작은 조금 ~의 시간.
~ 안에 이것 사례 부스팅 신경 네트워크, 또는 신경 네트워크 저것 가졌다 부스팅
~이다 지금 이것 보라, 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 ~에 예쁜 많이 모두 그만큼 사례
보라 ~이다 더 높은, 특히 언제 그것 외모 좋다
우리 ~할 수 있다 보다 ~에 의해 이것들 상자 플롯 ~처럼 잘.
그 다음에 우리 ~할 수 있다 또한 보다 t에서 그의 사례 ~ 위에 여기 우리의 부스팅.
아마도 우리 하지 않았다 설립하다 그만큼 최고 숫자 ~의 부스트,
그것 외모 좋다 그것 계속된다 가고 있다 위로,
그래서 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 추가하다 일부 추가의 부스팅 층 또는 아마도
우리의 학습 비율 ~이다 최상의 ~에 이것 가운데 에게 높은 값
대신에 ~의 ~에 그만큼 가장 낮은 학습 비율 가치.
그만큼 다음 물건 우리 할 수도 있다 ~에 에게 하다 한 번 우리 가지다 이것 초기의 보다
~의 우리의 체계, ~이다 에게 달리다 a 약간의 ~의 이것들 신경 네트워크 그리고 비교하다 그들을.
우리 ~할 수 있다 하다 저것 a 약간의 방법.
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 우리의 테이블 여기에 nd 달리다 또는 그리고 선택하다 일부 신경 네트워크
기반을 둔 ~에 그만큼 그래프, 그리고 너 ~할 수 있다 보다 그들은 강조 표시 아래에 아래에
~에 우리의 데이터 테이블 ~처럼 잘.
아마도 무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 달리다 그만큼 맨 위 네 개 또는 다섯.
I 원하다 에게 달리다 그만큼 맨 위 다섯.
나는 아니에요 가지다 에게 가다 뒤쪽에 ~ 안으로 그만큼 신경 회로망 플랫폼 에게 하다 이것,
I ~할 수 있다 단지 달리다 그것 ~에 의해 클릭 이것 단추, 달리다 선택된 모델.
지금 그것은 가고 있다 에게 달리다 저것들 뒤쪽에 ~ 안으로 그만큼 신경 회로망 플랫폼
그리고 주다 우리를 a 작은 산출 저것 쇼 우리를 그만큼 열 ~에 우리의 데이터 테이블 저것 ~였다 달리다.
이것 ~이다 단지 그만큼 기준 신경 회로망 산출 지금.
우리 통과하다 ~을 통해 그만큼 같은 무작위의 씨앗, 그래서 만약에 우리 가져가다 a 바라보다 R 제곱 값에서
이었다 가고 있다 에게 얻다 그만큼 같은 신경 회로망 저것 ~였다 개발된
왜냐하면 이었다 사용 중 저것, 통과 ~을 통해 저것 같은 씨앗.
그 다음에 우리 ~할 수 있다 오다 ~을 통해 그리고 우리 ~할 수 있다 가져가다 a 바라보다 더 많은 정보는...
어느 하나 그만큼 더 요약 통계량 가치 또는 그만큼 실제 ~ 대 예측했다,
또는 얻다 그만큼 프로파일러.
무엇이든 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 을 하다 비교하다 이것들 신경 네트워크.
하나 다른 물건 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 하다 ~에 이것 단계
~이다 만들다 일부 추가의 시각화.
우리 ~할 수 있다 가다 ~을 통해 그리고 우리 ~할 수 있다 보여주다 이것 동조 테이블.
만약에 우리 ~하지 않다 원하다 에게 일하다 나에 t 여기, 우리 ~할 수 있다 단지 숨겨지지 않은 그것,
그리고 지금 우리는 갖다 a 데이터 테이블 저것 우리 ~할 수 있다 사용,
그리고 우리 ~할 수 있다 가다 ~ 안으로 그래프 건축업자 그리고 아마도 우리 원하다 에게
가져가다 a 바라보다 ~에 확인 ~ 대 훈련 아르 자형- 제곱
단지 에게 보다 어떻게 그게 찾고, 또는 우리 ~할 수 있다 가다 을 통해.
왜냐하면 우리는 갖다 그만큼 숫자 ~의 암사슴, 우리는 할 수 있습니다 길 어떻게 우리의 신경 네트워크
가지다 개선됨 ~와 함께 우리의 동조.
I ~할 수 있다 가다 ~ 안으로 그래프 건축업자 그리고 I ~할 수 있다 사용 저것 nDOE,
그리고 아마도 우리 원하다 에게 바라보다 ~에 훈련 및 검증 R-제곱,
우리 ~할 수 있다 회전하다 ~에 상자 플롯 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 어떻게 우리의 동조 가지다 진행되었다 ~ 위에 시간
~와 함께 각 이후의 설계 저것 우리 달렸다.
다른 옵션 ~이다 만약에 너 원하다 에게 하다 일부 더 분석적 유형 분석 여기,
우리 ~할 수 있다 가다 ~ 안으로 상영 그리고 우리 ~할 수 있다 달리다 예언자 상영.
우리 ~할 수 있다 가져가다 모두 ~의 저것들 매개변수, 짐 그들을 ~에 ~처럼 예측 변수,
그리고 보다 우리의 훈련 그리고 확인 아르 자형- 제곱.
딸깍 하는 소리 좋아요, 그리고 지금 우리 ~할 수 있다 보다 어느 요인들 ~할 것 같다 BE 최대 힘 있는
에서 훈련 또는 확인.
아니다 놀랍게도, 저것들 학습 요금 그리고 부스팅 답장 좋은 ~에 이것 확인.
있다 아니요 끝 에게 무엇 분석 너 ~할 것 같다 원하다 에게 하다,
~에 여기 그것은 단지 무엇 당신의 목표 ~의 그만큼 신경 회로망 ~였다
그리고 어디 너 원하다 에게 가다 ~와 함께 그것.
하지만 너 ~할 수 있다 하다 저것 모두 t에서 그의 데이터 테이블 어느 지금 가지다 160 신경 회로망 모델.
아마도 이것들 신경 회로망 모델 가져가다 a 작은 조금 ~의 시간,
그래서 또 다른 물건 너 ~할 수 있다 하다 ~이다 우리 ~할 수 있다 단지 구하다 이것.
I 원하다 에게 가다 파일, 그리고 나 ~할 수 있다 구하다 이것.
나는 그냥 g 오잉 에게 구하다 그것 에게 나의 데스크톱 T로서 그의/그녀의 결과.
I ~할 수 있다 오다 뒤쪽에 에게 이것 나중에.
지금 저것 나는 갖다 그것 저장됨, 나는 가고 있다 에게 닫다 이것.
하나 물건 저것 당신은 할 것이다 얻다 a 경고, 언제 너 닫다 그것.
너 ~해야 한다 단지 숨다 이것 데이터 테이블.
만약에 너 닫다 그것, 그것은 가고 있다 에게 가져가다 그것 밖으로 ~의 그만큼 신경 회로망 플랫폼
그리고 너 습관 BE 할 수 있는 에게 계속하다 당신의 일하다,
하지만 너 ~할 수 있다 숨다 그것.
언제 너 얻다 뒤쪽에 에게 그만큼 추가하다- 안에, 언제 너 닫다 이것 창문,
그것은 단지 가고 있다 에게 상기시키다 너 .
당신은 할 수 있습니다 닫다 그것 없이 절약 또는 너 ~할 수 있다 취소 에게 가다 뒤쪽에 그리고 구하다 그것.
이었다 단지 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요.
언제 I 구하다 이것 동조 테이블 ~을 위한 나중에, 그래서 무엇 I ~할 수 있다 하다 이다,
~이다 지금 I ~할 수 있다 재출시 저것 추가하다- ~에 그리고 I ~할 수 있다 가다 ~ 안으로 그만큼 동조 추가하다- 안에,
딸깍 하는 소리 좋아요.
하지만 대신에 ~의 재설정 어느 매개변수 그리고 클릭 달리다, I ~할 수 있다 가다 에게 짐.
무엇 I ~할 수 있다 하다 ~이다 I ~할 수 있다 짐 a 이전에 저장됨 동조 테이블,
그리고 무엇 이것 하다 ~이다 허락하다 나 ~에 그만큼 사례 ~의 신경 네트워크
저것 가져가다 a 긴 시간, 너 ~하지 않다 가지다 에게 시작 ~ 위에 ~에서 할퀴다.
너 ~할 수 있다 단지 유지하다 건물 ~에 그만큼 테이블 저것 너 원했다, 또는 아마도 너 하다
일부 추가의 복수 오프라인 그리고 원하다 에게 오다 뒤쪽에 ~에
그리고 짓다 일부 더 모델, 그래서 너 ~할 수 있다 가다 ~을 통해 그리고 언제 너 지정하다
모두 그만큼 다른 매개변수 그리고 숫자 ~의 동조 달리다 너 원하다 에게 가지다,
그것은 단지 가고 있다 에게 계속하다 첨부 그것 에게 이것 테이블.
와 함께 저것 하자 최소화하다 이것.
그것이다 빠른 달리다 ~을 통해 의 일 그만큼 다른 옵션
~에 이것 동조 테이블.
그것은 정말 a 짐승 힘 방법.
너 ~할 수 있다 보다 있다 아니요 자동차 곡조. 오른쪽 지금 그것은 단지 달리기
모두 저것들 다른 매개변수 조합 주는 것 너 한 아이디어
어디에서 당신의 최적의 모델 ~할 것 같다 BE .
어떻게 너 ~할 것 같다 일하다 이것 ~ 안으로 당신의 워크플로 그래서 너 ~할 수 있다 탐구하다 저것들 매개변수,
이것 ~이다 본질적으로 무엇 우리 했다 오늘.
우리 보았다 ~에 하나의- 층 모델, 우리 보았다 ~에 모델 ~와 함께 둘 층.
하나의- 층 ~와 함께 부스팅.
또 다른 물건 너 ~할 것 같다 하다 ~이다 가다 뒤쪽에 그리고 말하다,
"안에 그, 어디 ~이다 나의 최적의 모델이에요?"
그들은 여기.
I ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 동조 시작하다 그리고 아마도 I 원하다 에게 재현하다 저것들 모델
그리고 가다 더 ...쪽으로 이것 범위.
그것 외모 좋다 나는 안에 있어요 그만큼 가운데 범위 여기, ~이다 최적의,
그래서 대신에 ~의 가고 있다 ~에서 0-9, 아마도 I 가다 ~에서 5-7 .
선의 모델 또한 ~할 것 같다 BE 최상의 ~에 그만큼 가운데,
그리고 아마도 그만큼 가우스, 있다 일부 좋은 1들 ~에 그만큼 왼쪽,
그래서 잘 가다 ~에서 1-8 또는 무엇 좋다 저것, 일곱 또는 여덟.
그 다음에 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 어느... ~ 안에 이것 사례, 거기 아니었다 한 이점
에게 가지고있다 그것 ~에 또는 끄다, 그래서 우리 ~할 수 있었다 단지 가지다 저것들 끄다,
또는 끄다 또는 에.
하지만 그것 외모 좋다 아마도 ~에 이것 사례 그만큼 무게 부식 ~였다 그만큼 최상의 방법,
그래서 우리 ~할 수 있었다 단지 포함하다 저것 하나 그리고 그 다음에 가다 ~을 통해
그리고 짓다 일부 더 모델 ~와 함께 a 좁은 범위 ~의 저것들 매개변수.
우리 ~할 수 있다 또한 확인하다 매개변수 감광도 에게 a 무작위의 씨앗.
~ 안에 이것 사례 우리 ~할 수 있다 통과하다 ~을 통해 어느 하나 끊임없는 가치
o r a 좁은 범위.
너 ~할 수 있다 통과하다 ~을 통해 a 끊임없는 세트 ~의 매개변수
단지 ~에 의해 환경 각 매개변수 동일한 에게 각 다른,
그리고 그럴거야 통과하다 저것 ~을 통해 그만큼 신경 회로망 ~처럼 다섯 모든 시간,
또는 너 ~할 수 있다 단지 지정하다 그만큼 분 값, 그리고 저것 ~ 할 것이다 통과하다 그것 ~을 통해
~처럼 a 끊임없는 값.
만약에 우리 원했다 에게 우리 ~할 수 있었다 바라보다 ~에
아마도 이것 ~였다 a 신경 회로망 저것 ~였다 하나 저것 우리 식별됨 ~처럼 최적의,
하지만 I 원하다 에게 보다 어떻게 건장한 그것 ~이다 에게 그만큼 무작위의 씨앗.
무엇 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 우리 ~할 수 있다 단지 말하다 단지 달리다 그것 한 번,
하지만 하자 뒤로 젖히다 그것 ~와 함께 20 무작위의 씨앗.
저것 ~할 것 같다 실제로 가져가다 a 작은 조금 ~의 시간,
그래서 하자 가다 아래에 에게 10.
그 다음에 우리 할 수 있다...
실제로, I ~하지 않다 원하다 에게 하다 저것 ~에 이것 하나,
왜냐하면 나는 갖다 모두 저것들 다른 사람들, 하지만 잘 단지 달리다 이것.
너 ~할 것 같다 원하다 에게 하다 이것 ~에 a 깨끗한 데이터 테이블
어디 당신은 ~ 아니다 첨가 그것 에게 그만큼 설계, 하지만 우리 ~할 수 있다 b를 사용하다 왜냐하면 우리 가지다
그만큼 숫자 ~의 하다 우리 ~할 수 있었다 찾다 어디 저것 무작위의 씨앗 였다.
우리 ~할 수 있다 보다 여기, 모두 그만큼 다른 무작위의 씨앗
그리고 I ~할 수 있다 가다 ~ 안으로 그래프 건축업자 그리고 I ~할 수 있었다 단지 놓다 ~에
그만큼 훈련 그리고 확인 아르 자형- 제곱, 그리고 그 다음에 I ~할 수 있다 사용 현지의 데이터 필터 지금
~에 나의 무작위의 씨앗 에게 보여주다 모든 것 제외하고 그만큼 하나 어디 우리 가졌다 모두 저것들.
지금 I ~할 수 있다 보다 어떻게 건장한 나의 모델 ~이다 에게 저것 무작위의 씨앗.
그것이다 그만큼 같은 설계 지금 달리다 10 타임스,
그리고 그래서 ~에 평균 우리 ~할 수 있다 보다 무엇 그만큼 중앙값 값 ~이다
또는 그만큼 범위 ~의 예상되는 결과.
그 다음에 마지막으로, w e ~할 수 있다 짐 저것들 저장됨 데이터 테이블.
저것들 ~이다 정말 유익한 ~을 위한 신경 가질 수 있는 네트워크
정말 긴 컴퓨팅 타임스, 그래서 너 ~할 수 있다 구하다 그것 끄다
그리고 오다 뒤쪽에 에게 그것 나중에.
저것들 ~이다 일부 워크플로 저것 아마도 b e 도움이 되는 에게 너 ~처럼 너 짓다
당신의 신경 회로망 모델.
I 단지 원하다 에게 포장하다 위로 ~와 함께 a 약간의 수업 배웠습니다.
이것 ~였다 그만큼 첫 번째 스크립팅 프로젝트 저것 I 갔다 ~을 통해
저것 개발된 한 애플리케이션,
그리고 그래서 I 생각하다 이것 ~이다 예쁜 분명한 에게 아무도 그게 개발된 모든 JSL
또는 세워짐 어느 응용 프로그램, 그만큼 제이엠피 지역 사회 ~이다 정말
한 매우 귀중한 의지.
I ~일 것이다 말하다 95% ~의 모두 나의 질문, I ~일 것이다 단지 가다 에게 그만큼 지역 사회
그리고 누구 또 다른 가졌다 a 비슷한 문제.
정말 추천하다 만약에 너 ~이다 관심 있는 ~에 건물 추가하다- 보험,
건물 응용 프로그램, 그만큼 지역 사회 ~이다 정말 그만큼 첫 번째 장소 에게 가다.
정말, 당신의 상상력 그리고 당신의 목표 ~이다 그만큼 제한하는 요인
~에 개발 중 이것들 응용 프로그램.
A 비슷한 ~와 함께 그것은 왜냐하면 있다 그래서 많은 가능성,
거기 ~였다 a 필요 에게 유지하다 이것 집중했다.
~ 안에 이것 사례, I 단지 가지다... I 생각하다 ~에 하나 반복
I 가졌다 많은 다른 출력, 다른 그래프,
하지만 그들 아니었다 정말 그만큼 마음 ~의 그만큼 애플리케이션.
왜냐하면 있다 그래서 많은 가능성, 나는 정말로 시험을 마친 에게 유지하다 이것 집중하다
~에 단지 주는 것 일부 그래픽 산출 에게 탐색하다 그만큼 다른 모델
그리고 달리다 그들을 그리고 식별하다 어느 ~할 것 같다 BE 최대 적절한.
뭐야? 다음?
I 정말 원하다 피드백.
그것은 이기적인, 하지만 그것은 무엇 I 정말 원하다.
I ~일 것이다 사랑 에게 듣다 어떻게 사람들 ~할 수 있다 사용 이것, 어떻게 그것은 혜택을 받는 그들을.
너 ~할 수 있다 찾다 이것 ~에 그만큼 지역 사회, ~에 그만큼 추가하다- ~에 부분 ~의 그만큼 지역 사회.
제발 느끼다 무료 에게 만들다 a 우편 여기, 말하다 나 어떻게 당신은 사용 중 그것.
I 하다 가지다 a 약간의 알려진 문제, 그리고 ~처럼 I 모으다 더,
나는 확신하는 그것은 ~ 아니다 100% 벌레- 증거, 하지만 이것 ~ 할 것이다 BE 그만큼 장소 에게 가다
에게 얻다 그만큼 현재의 버전 ~의 그만큼 추가 기능 ~처럼 잘 ~처럼 이해하다 어느 알려진 문제.
하지만 ID 사랑 에게 듣다 어떻게 당신은 사용 중 그것,
그리고 그만큼 지역 사회 ~이다 a 엄청난 장소 에게 하다 저것.
I ~일 것이다 또한 좋다 에게 듣다 아이디어 ~에 추가의 보고서.
I 유지된 이것 예쁜 단순한, 하지만 만약에 너 찾다 저것 있다 a 보고서
저것 당신은 생성 모든 시간 너 달리다 이것,
ID 좋다 에게 알다 무엇 저것 이다 nd 아마도 우리 ~할 수 있다 짓다 저것 ~ 안으로 그만큼 추가하다- 안에.
나는 또한 가고 있다 에게 계속하다 디버깅.
거기 ~이다 a 약간의 알려진 문제 저것 나는 일하고 있는 ~을 통해 오른쪽 지금,
그리고 그 다음에 아마도 a 더 큰 목표 ~이다 에게 노력하다 에게 하다 저것 자동차 곡조.
대신에 ~의 행위 이것 짐승 힘 방법, 아마도 시작 밖으로 ~와 함께
작은 숫자 o f 매개변수, 수치 밖으로 어느 1들
영역 영향을 미치는 그만큼 응답 그만큼 최대, 그리고 그 다음에 가지고있다 a 지시된 동조.
와 함께 저것, ID 좋다 에게 감사합니다 ~을 위한 청취 에게 이것 프레젠테이션.
이것 ~이다 a 정말 재미있는 프로젝트 그리고 I 희망 너 찾다 그것 유용한,
그리고 ~일 것이다 사랑 에게 듣다 ~에 대한 그것.
감사해요.
