산업 데이터에 대한 기계 학습 방법론 (2024-EU-30MP-1648)머신러닝은 다양한 산업 분야에서 데이터 분석 및 의사 결정 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 본 발표에서는 특히 강력한 통계 및 데이터 시각화 도구인 JMP Pro와 통합된 머신러닝의 활용성에 초점을 맞춥니다. 실제 사례 연구(맥락 이해를 돕기 위해 데이터는 익명화 및 수정됨)를 통해 데이터 세트 내의 복잡한 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 통찰력 있는 클러스터링, 세분화 및 예측을 도출하는 방법을 보여줍니다. JMP 및 JMP Pro의 머신러닝 기법은 사용자가 가장 관련성이 높은 변수를 식별하고 최적화하여 모델 성능과 해석 가능성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 본 발표에서 소개하는 주요 방법은 다음과 같습니다.
- 다양한 반응에 대한 예측 및 선호도 최적화를 위한 신경망.
- 회귀 트리(JMP에서는 파티션이라고 함)는 복잡한 프로세스 문제를 이해하는 데 사용됩니다.
- 일부 하이브리드 모델은 표준 통계 방법과 머신 러닝을 모두 사용하여 서로 다른 방법을 결합합니다.
- 첨단 산업 분야의 센서 데이터를 활용한 예측 기능을 제공하는 기능성 데이터 탐색기입니다.
또한 모델 비교를 포함하여 JMP Pro의 여러 기능에 대한 자세한 내용도 제공합니다.
고급 통계 모델링예측 모델링 및 머신 러닝
