産業データにおける機械学習手法（2024-EU-30MP-1648）機械学習は、様々な業界におけるデータ分析と意思決定のアプローチに革命をもたらしました。本プレゼンテーションでは、強力な統計・データ可視化ツールであるJMP Proとの連携による機械学習の有用性に特に焦点を当てます。様々な実例（文脈理解のため匿名化・修正されたデータを使用）を取り上げ、データセット内の複雑な関係性を解明し、洞察に富んだクラスタリング、セグメンテーション、そして予測へと導く方法を示します。JMPおよびJMP Proの機械学習技術は、ユーザーが最も関連性の高い変数を特定・最適化できるようにし、モデルのパフォーマンスと解釈可能性を向上させます。本稿で紹介する主な手法は以下のとおりです。
- 複数の応答の予測と望ましさの最適化のためのニューラル ネットワーク。
- 複雑なプロセスの問題を理解するための、JMP ではパーティションと呼ばれる回帰ツリー。
- 標準的な統計手法と機械学習の両方を使用して、さまざまな手法を組み合わせたハイブリッド モデルもあります。
- 予測のためのハイテク業界のセンサーデータに関する機能データエクスプローラー。
また、モデルの比較など、JMP Pro のいくつかの機能についても詳しく説明します。
高度な統計モデリング予測モデリングと機械学習
