Willkommen Zu Die Pythonlos Python Integration für JMP präsentiert von Murata Finnland. Mein Name Ist Philipp O’Leary. Kurz um Murata, Wir Sind a global Führer In Die Design, Herstellung, Und liefern von fortschrittlich elektronisch Materialien, führend- Rand elektronisch Komponenten, Und multifunktional hoch- Dichte Module. Murata Innovationen dürfen Sei gefunden In a breit Reichweite von Anwendungen durch Mobile Telefone Zu heim Haushaltsgeräte, als Also als aus Automobilindustrie Anwendungen Zu Energie Management Systeme Und Gesundheit Pflege Geräte.
Wir Sind a global Unternehmen, Und als von Marsch 2022, Dort War etwa 77,5 tausend Mitarbeiter weltweit, Nur unter 1.000 In Finnland, Wo Wir Sind befindet. Unser Produkt Linie hoch Hier In Finnland enthalten Beschleunigungsmesser, Neigungsmesser, Gyroskope, Und Beschleunigung Und Druck Sensoren. Unser hauptsächlich Märkte Sind Die Automobilindustrie, industriell, Gesundheitspflege, Und medizinisch.
Heute, Wir haben zwei Moderatoren, ich selbst, Philipp O'Leary Und Mein Kollege, Jarmo Hirvonen . Ich habe gewesen Arbeiten In Die ASIC Und MEMS Industrie für über 40 Jahre, 32 von welche haben gewesen Hier bei Maratha. Ich habe hatte mehrere Rollen Hier Und haben kommen Zu anerkennen Die Bedeutung von Daten innerhalb Herstellung. Am meisten jüngste Jahre haben gewesen hingebungsvoll Zu unterstützend Die Organisation nehmen Nutzen aus Die groß Menge von Daten gefunden aus innerhalb Herstellung. I momentan führen Muratas Daten Integration Team.
Jarmo, vielleicht du würdest wie Zu geben a wenige Wörter An dein Hintergrund.
Ja, Sicher.
Hallo, Ich bin Jarmo Hirvonen Und I arbeiten In Philips' Team als a Daten Integration Und Daten Wissenschaft Spezialist. I haben gewesen mit JMP für vier Und a Hälfte Jahre, etwa Die Dasselbe Zeit Das I haben gewesen Arbeiten bei Murata. Ich bin a selbst- gelernt Programmierer. I haben gewesen Studium beide Programmierung außerdem a Paar von Basic Kurse bei Universität.
In Mein Position, I Tun a viel von JSL Skripting. I schreiben Hinzufügen Skripte, Berichte, Automatisierung, grundsätzlich fast alles Du dürfen Skript mit JSL. Wenn Es Aufenthalte meistens innen JMP. Ich bin aktiv JMP Gemeinschaft Mitglied. Ich bin Auch a super Benutzer Dort. B weil fällig Zu Mein Hintergrund mit Die JSL Skripting, Ich bin Auch Lenkung Ausschuss Mitglied In Die Gemeinschaft Skriptersteller Verein. I haben Auch geschrieben, I denken bei Die Moment neun hinzufügen- ins Das haben gewesen veröffentlicht Zu JMP Gemeinschaft. Fühlen frei Und versuchen ihnen aus Wenn Du Sind interessiert In Das. Dank Du.
Dank Du, Jarmo. Das Ist Die Gliederung für Die Präsentation Das Wir haben für Du Heute. Als Das Sitzung hat gewesen aufgezeichnet, I Wille nicht lesen durch Die Gliederung als Du dürfen Tun Also euch nachher. Warum Tun Du haben Die brauchen für a JMP Python Integration? Also, grundsätzlich, Wir Sind sehr Glücklich mit Die Leistung Und Die Verwendung Wir haben von JMP. Es nicht erfordern beliebig Programmierung für Die Basic Verwendung, Und Wir sehen Das als a groß Vorteil. JMPs Visualisierung Und interaktiv Fähigkeiten Sind exzellent. T Er mehrheitlich von Menschen Durchführung Analyse bei Murata In Finnland Sind bereits mit JMP. W e haben a groß Gruppe von Menschen hindurch Die Organisation mit JMP, Und Wir wollen Zu pflegen Das.
Jedoch, An Die Python Seite, Wir sehen Das Python hat leistungsstark Algorithmen Das Sind nicht noch verfügbar In JMP. Wir bereits haben Menschen Arbeiten mit Python In verschieden anders Anwendungen, Und Wir haben Modelle innerhalb Python. Wir wollen Zu Unterstützung diese Menschen Und Auch helfen andere verstehen Und nehmen Vorteil von Die Python Welt. B asically, Wir wollen Zu nehmen Vorteil von Die breit verwenden von JMP Hier bei MFI Und Angebot JMP Benutzer Zugang Zu manche gemeinsam Python Fähigkeiten ohne Die brauchen für selbst Zu Programm.
Krank weitermachen Hier. Aktie. JMP bereits hat Python Integration, Aber Warum Wir Sind nicht mit Das? Grundsätzlich, Dort Sind zwei Gruppen von Gründe, JMP Und uns oder unser Team. Mein Erfahrung hinsichtlich JMP Sind aus JMP 15 In Das Fall. JMP aktualisieren bei am wenigsten einmal pleite Das Integration Und Es verursacht ganz a wenige Probleme für uns Weil Wir konnte nicht verwenden Die Python JMP Skripte mehr es sei denn Wir geändert ihnen ganz stark. Erhalten JMP Zu erkennen anders Python Installationen Und Bibliotheken hat gewesen ganz schwierig, besonders Wenn Du Sind versuchen Zu arbeiten An mehrere anders Installationen oder Computer.
Auch, JMP nicht, bei am wenigsten Das Dann Unterstützung virtuell Umgebungen Das Sind grundsätzlich notwendig für uns. Dann unser Team Seite, Wir nicht haben voll Kontrolle von Python Versionen Das JMP Benutzer Sind mit oder Die Bibliotheken Und Pakete Sie Sind verwenden. Weil nicht alle Ist mit JMP als Die hauptsächlich Werkzeug. Sie könnte Sei mit Python Und Sie haben manche Versionen Das nicht arbeiten mit JMP Und Wir nicht wollen Zu Durcheinander mit diese Installationen. Auch, In manche Fälle, Wir könnte Sei läuft Python oder Bibliothek Versionen mit JMP nicht Unterstützung noch, oder Vielleicht Es nicht Unterstützung alt Versionen mehr.
Was Ist unser aktuell Lösung für Das Python JMP oder JMP Python Integration? Wir Sind grundsätzlich Hosting Python Server mit a Web Rahmen. Wir dürfen erstellen Endpunkte Zu Das Server, welche Sind grundsätzlich, hinter ihnen, Dort Sind anders Algorithmen. Wir kommunizieren mit Ausruhen API zwischen JMP Und Die Server. Das Ist Die größte Nutzen. Das prüfen Wir dürfen verwenden JMP mit Die Server, Aber Wir Auch haben a Paar von zusätzlich Vorteile. Wir dürfen haben zentralisiert Informatik Leistung für intensiv Modelle. Für Beispiel, Wir nicht haben Zu verlassen An Die Laptop Zu durchführen manche schwer Modell Berechnungen. Der Server Ist nicht Nur beschränkt Zu JMP. Wir dürfen Auch Anruf Die Endpunkte aus Python oder für Beispiel, R. Wir Sind nicht abhängig An Die JMP unterstützt Python Und Bibliothek Versionen mehr. Wir dürfen grundsätzlich verwenden was auch immer Wir wollen Zu.
Nächste, I Wille gehen a wenig bisschen weg aus Die Steckdose Zu springen Und zeigen a wenig bisschen von Die Benutzer Schnittstelle. Erste, I Wille erklären manche Terminologie welche könnte erscheinen Hier Und Dort An Das Präsentation. W e haben Endpunkte, grundsätzlich, Das Weg Hier Ist Endpunkte. Diese kommen direkt aus Die Server. Dann Wir haben Methoden. Es ist Die zuletzt Teil von Die Endpunkt, DSME Und XT Schub In diese zwei Hier.
Dann Wir haben Parameter, Das Spalte, Und Das Ist grundsätzlich Die Eingänge Das Wir Wille schicken Zu Die Server. Dann Wir haben Was I Anruf Stapel oder Wir Anruf Stapel. Es ist Die Sammlung von Stapel Artikel. O Ist Reihe Ist Die Stapel Artikel Das Wir dürfen schicken eins nach ein anderer Zu Die Server. Schnell springen Hier. W hat Merkmale Wir haben? Wir haben einfach Zu hinzufügen neu Endpunkte. Grundsätzlich, Wir schreiben bei Die Ende Punkt Zu Die Python Server, Wir gebaut Die Server, Wir lief Die JMP hinzufügen- In, Und Das Liste Wille erhalten aktualisiert. Das Hinzufügen Unterstützung dynamisch Daten Tisch Liste. I f I ändern Die Tisch Hier, Es Wille aktualisieren Hier. Auch, Wenn neu Tisch Ist geöffnet, Die andere Bildschirm, Aber Es nicht wirklich wichtig. Du dürfen sehen Es Hier, Die ohne Titel3 Baum War geöffnet.
Dann Wir dürfen schicken Daten direkt aus Hier Zu Die Server, Aber Sie sind Drücken mehrere anders Optionen für Senden. I dürfen schicken diese Auswahl Das I hatte Hier grundsätzlich sofort. I Wille zeigen Die Ergebnisse Hier. Nach bekommen Die Daten zurück, Wir verbinden Es. Diese Sind aus Die Server. Wir verbinden Die Daten Zu Die Original Daten Tisch Wir hatte Und Dann Wir haben manche Metadaten Wir dürfen erhalten aus Die Server zwischen Die aus Die Kommunikation. Notizen, Spalte, Eigenschaften erzählen Was Verfahren Und Parameter war gebraucht Zu erhalten diese zwei Spalten. Dann Wir Gruppe sie. Ich f I haben laufen mehrere Modelle oder Methoden, es ist Einfacher Zu sehen welche Sind aus welche läuft.
Dann Wir haben Tisch Skripte welche Sind Auch gruppiert. Das Ist anders Bildschirm, lasst uns bewegen ihnen um. Wir haben Stapel. Was War gesendet? HTTP Antwort aus Die gesendet Das kommt aus Die Server. Dann In Das Fall, Wir Auch erhalten aus Die Endpunkt ein Bild. In Das Fall, es ist a streuen Handlung aus Die t-SNE Komponenten. I sagte bereits früher, Wir dürfen schicken mehrere Artikel aus Die Stapel eins nach jede andere. Du dürfen bauen, lasst uns sagen, Wasserkraftwerk Scan mit anders Eingang Parameter gebraucht In Die, lasst uns sagen, 20 Hier Und Dann 20 Zu 40, hinzufügen ihnen Zu Stapel Und Nur schicken ihnen Dort Und kommen zurück Wann Sie sind Erledigt Und Du dürfen Start Vergleichen Wenn Dort Sind manche Unterschied zwischen diese.
T Henne Endpunkte haben Anweisungen Wie Zu verwenden ihnen. Dokumentation Link, Wenn Wir haben eins kurz Beschreibung, In Das Fall, sehr kurz Beschreibung von Die Endpunkt, Und Dann Was jede von Die Parameter Tun. Minimum Werte, maximal Werte, Standard Werte, Und Beschreibungen von diese.
Dann Wir Auch haben Benutzer Management. In Das Fall, Ich bin protokolliert In als a super Benutzer, Also I dürfen sehen diese zwei Hier Experimental- Endpunkte Das Basic Benutzer würde nicht Sei fähig Zu sogar sehen. Dann zurück Zu Steckdose. Das Mai Sei a teilweise Durchführung, teilweise Wie Die Hinzufügen funktioniert. Wann Die Benutzer Läufe Die Hinzufügen, Die JMP Wille Klingeln Die Server, Und Wenn Die Server Ist hoch Und läuft, JMP Wille schicken neu Anfrage für Die JSON Das Wir Wille verwenden Zu bauen Die Schnittstelle. Der JSON Ist bestanden Und Dann Die Schnittstelle Ist gebaut Und Es Ist mit JMP- Typ Klassen Das I Wille zeigen a bisschen später. C Mund Klasse Ist erstellt In JMP.
A t Das Punkt, Benutzer dürfen Start mit Die Benutzer Schnittstelle. Benutzer Füllungen Die Auswahl, Parameter, Daten Tische, Und solch, Und Dann sendet Die Artikel aus Die Stapel. Wir Wille erhalten Die Spalten basierend An Die Eingänge, erhalten Die Datum Das Wir brauchen Und konvertieren Das Daten Zu JSON. In Das Fall, I Anruf Es Spalte JSON Weil es gibt a Demonstration. Grundsätzlich, Normal JSON würde stets haben Die Spalte Name dupliziert. Jede Reihe Wille haben alle Die Spalte Namen Hier. I n Das Fall, Wir Wille haben Spalte Name nur einmal Und Dann Liste von Werte. Das macht Die Objekt Wir schicken viel kleiner.
Vor Wir schicken Die Daten, Wir Wille Klingeln Die Server wieder. Das Ist Erledigt Weil Wir haben anders Zeitüberschreitungen für Klingeln Und Die Anfrage. Ansonsten, JMP Wille sperren runter für a lang Zeit Wenn Die Server Ist nicht läuft Und Wir Sind mit zwei Minuten Time-out, für Beispiel. T Henne Wann Die Server bekommt Die Daten, Es Wille laufen Die Analyse, zurückkehren Die Analyse Ergebnisse, Und Wir verbinden ihnen zurück Tisch bei Die Metadaten Tisch Skripte Und Also An. A t Das Punkt, Benutzer dürfen Start Zu weitermachen mit JMP, schicken mehr Artikel aus Die Stapel, oder Vielleicht sogar JMP Zu Graph Baumeister und Start Analyse Die Daten Das Er oder sie bekommt zurück aus Die Server.
T sein Ist Die JMP- Typ Klassen. W e haben anders Klassen für anders Typ von Daten Wir erhalten aus Die Server. Wir haben Boolesche Werte. I n JMP, Das Ist Kontrollkästchen Spalten, Enumeratoren, Das würde Sei Combo Kasten Typ Nummer, Typen tring, Und nicht implementieren Das. Das Ist grundsätzlich gebraucht Zu überprüfen Das Die Server Ist korrekt konfiguriert. Das Ist a schnell Demonstration von eins von diese Typ Spalte.
An Server Seite, Es hat gewesen konfiguriert wie Das. Wann Wir Anfrage Die JSON, Es Wille sehen mehr wie Das. Dann Das Typ Spalte Klasse Wille konvertieren Es hinein ein Objekt Das Wille sehen In Die Benutzer Schnittstelle wie Das. Aus Hier Du dürfen sehen Das für Beispiel, Minimum Artikel Ist eins. Es ist Die Dasselbe als Minimum Hier. Max Artikel, Dasselbe Ding. Dann Modellieren Typen haben Auch gewesen definiert Hier. Wir dürfen Limit Minimum, maximal Werte, Und Also An basierend An Die Schema Wir erhalten aus Die Server. A ll von diese Sind gemacht von Die Brauch JMP Klassen. T sein Ist Zähler, manche Optionen, Dann Nummer Kisten, Und Hier Ist Die Boolesch. N au, Phil, Also weitermachen mit Die Paar von Demonstrationen von Die Pueb Schnittstelle.
Danke, J Anmut. Alle Demonstration Ist Erledigt Heute Wille Sei durchgeführt mit Standard JMP 16. Dort Sind drei Demonstrationen Ausweis wie Zu gehen durch, jede haben a anders Aufgabe In Geist. Der Erste eins, Krank Nur offen Die Daten Satz. Das Ist a Daten Satz welche enthält Sonde oder prüfen Daten aus fünf anders Produkte. Es ist a eher klein Daten Tisch Nur Zu sicherstellen Das Wir nicht erhalten erwischt für Zeit.
W e haben 29 Sonde Parameter für fünf Produkte innerhalb Die Dasselbe Produkt Familie. T Er Aufgabe bei Hand Ist Zu versuchen Zu bestimmen schnell, Tun Wir haben Anomalien oder Tun Wir haben Gelegenheiten für Verbesserung. Suchen gleichzeitig bei diese fünf anders Produkte, 29 anders Parameter, solch Das Wir könnte identifizieren etwas Das könnte helfen reduzieren Risiko oder etwas Das vielleicht könnte reduzieren kosten Und verbessern Ertrag.
O Ist möglich Weg Zu Tun Das, von Kurs, würde Sei Die eins Faktor bei a Zeit wodurch Wir würde Nur manuell Marsch durch alle Die anders Daten, alle Die anders Parameter Und sehen für Muster. Sehr ineffizient für 29 Parameter, es ist Okay, Aber manche von unser Produkte haben Tausende von Parameter, Also es ist nicht Die am besten Weg Zu Ansatz Die Aufgabe bei Hand.
Ein anderer Wahrscheinlichkeit würde Sei Zu nehmen alle von diese Parameter Und Zu setzen ihnen durch manche Clustering Algorithmus Zu sehen, könnte Wir finden Gruppen natürlich aus Die Daten Das Wir haben? I wollen Zu verwenden Die JMP- PyAPI Schnittstelle Das Wir haben Hier. Jarmo bereits erklärt knapp Wie diese arbeiten, Aber I Wille zeigen Es.
T Er Absicht Das I haben Jetzt Ist Zu machen a HDBSCAN . Ich bin gehen Zu machen Die Scan An alle Die Sonde Parameter. Ich bin gehen Zu verwenden Die Standard Einstellungen. Standard Einstellungen Sind typischerweise bereits ganz Gut. Und Ich bin gehen Zu schicken Das... Ich bin nicht gehen Zu machen a groß Stapel. Ich bin gehen Zu schicken Das Einstellung gerade für Analyse. W e dürfen sehen eher schnell, Die Algorithmus kam zurück Und empfohlen Das I haben a Cluster. Dort Sind Genau genommen drei Cluster Und eins Gruppierung von Waffeln welche Tun nicht, In Tatsache, gehören Zu beliebig von Die Cluster. Wissen Das I haben fünf Produkte, Ich bin gehen Zu gehen mit Das für Die willen von Demonstration. I dürfen sehen aus Hier a Histogramm von Die Nummer von Waffeln In jede Cluster, Aber Es nicht Wirklich geben Mich a Gut Visualisierung von was ist gehen An.
Ich bin gehen Zu Auch Tun a Dimension- Reduktion Verfahren. I f I gehen zurück hinein Die Dasselbe Schnittstelle, Und Jetzt Ich bin gehen Zu Tun a Zähne Knie Dimension Reduktion An Die Dasselbe Parameter Und schicken Es sofort. Warten für Die Dimension Reduktion Algorithmus Zu Tun es ist Arbeit, Und Es Wille zurückkehren zurück zwei Komponenten für Zähne Knie, eins Und zwei, gegen welche Dann I dürfen Genau genommen visualisieren Die Cluster Das Die HDBSCAN gab Mich solch Das Wenn I Jetzt Handlung Lehrer 1, Lehrer 2, Und Farbe Code ihnen In Übereinstimmung mit Die Cluster Das haben bereits gewesen identifiziert.
Als I sagte, Wir haben drei Cluster Und eins Gruppierung von Waffeln welche nicht unbedingt gehören Zu a Cluster. Vielleicht etwas enttäuschend Wissen Das I haben fünf anders Produkte. T Gott sei Dank, I haben ein Indikator von Die Produkt. Es ist Hier. I sagte, Das Ist Genau genommen frustrierend Weil Jetzt I haben zwei anders Produkte Sein gruppiert als Sein Die Dasselbe. I n tatsächlich Tatsache, Das Ist Die medizinisch Anwendung von Die Dasselbe Automobilindustrie Teil. I n Tatsache, Die Teile Sind identisch Also ihnen Sein In Die Dasselbe Cluster Ist nicht a Problem.
Das Teil Ist eher einzigartig. Es ist anders Zu Die andere Produkte In Die Dasselbe Familie, solch Das Es bekommen es ist eigen Cluster mit a wenige Ausnahmen, Also es ist ganz gut. T Henne Die B2 Und Die B4 Versionen grundsätzlich haben Die Dasselbe Design. W hat Ich bin betroffen Ist Das Die B4 hat gewesen zugeteilt a Cluster 1 Und Auch a viel von Minus diejenigen für Waffeln In Die Dasselbe Produkt Typ. Ausweis wie Zu weiter untersuchen Was Das könnte Sei fällig Zu Also Das I haben geskriptet Zu Die Tisch, I wollen Zu machen a Teilmenge von dieser SENSORTYP NR SA AB4, Und Dann Ich bin gehen Zu Handlung Die Unterschiede für jeder Parameter von Cluster Minus eins Und Cluster eins.
H Auch Wir sehen Die Parameter In Frage, Und Die größte Unterschiede Sind beobachtet für Binden 1 Und Binden 2. Ich bin nicht gehen Zu erhalten hinein Die Parameter selbst, Aber Nur genügen Zu sagen Das manche Parameter Unterschiede Sind größer als andere. Jetzt Das I wissen Das diese existieren, Ausweis wie Zu überprüfen über alle Die Waffeln In Das Teilmenge, Wie tut Binden 1 Und Binden 2 Genau genommen sehen? H Auch Wir sehen, In Tatsache, Das Die diejenigen welche haben gewesen zugeteilt Minus 1 Sind nicht Zugehörigkeit Zu Die Cluster selbst haben a viel höher Wert von Binden 1. In Tatsache, Das Anomalie Ist a positiv Ding, Weil Die Binden Wert, Die höher Es Ist, Die besser. W e sehen Das es gibt ganz a groß Gruppe von Waffeln haben überaus größer Werte von Binden als Was Wir würde typischerweise sehen.
T Er nächste Schritt, von Kurs, würde Sei Dann Zu Tun a Gemeinsamkeit Studie Zu Figur aus Wie hat Das passiert, Wo haben Die Waffeln gewesen, Was hat Die Verfahren gewesen wie, Und sehen für ein Erläuterung. Also, Wir dürfen sehen Das sehr schnell, a Multi Produkt, Mehr- Parameter Auswertung von Ausreißer oder Anomalien dürfen Sei sehr schnell durchgeführt mit Das Verfahren. I Wille Jetzt bewegen An Zu Die zweite Demonstration.
Nur brauchen Zu offen hoch ein anderer Datei. T sein Anwendung Ist sehr anders. I es ist sehr viel versuchen wie... Oder Genau genommen, Es Ist a Sammlung von funktional Daten. In Tatsache, Dort Sind Bindung Kurven, Kurven welche geschehen In unser anodisch Bindung Verfahren Wann Wir anwenden Temperatur, Druck, Stromspannung über a Wafer Stapel Zu haben Die Waffel, Die Glas Und Die Silizium Bindung zusammen. Wenn Wir sehen bei Person Wafer Kurven, Wir dürfen sehen Das jede Wafer hat a ähnlich Aber Trotzdem einzigartig Kurve verbunden mit Es. Wir dürfen sehen Die Bindung Verfahren Zeit Und Die verbunden aktuell.
T Er Aufgabe I würde wie Zu... Der Ziel I würde haben, Wenn I Nur entfernen Die Filter, I würde wie Zu wissen, ohne haben Zu sehen durch, In Das Fall, 352, Aber Wir würde haben Tausende von diese jeder Woche, Wie viele anders Typen von Kurven Tun I Genau genommen haben In Mein Verfahren? T Henne binden Das In mit Die Finale prüfen Daten, dürfen Das Kurve Sei gebraucht Zu angeben a Qualität Ebene bei Die Ende von Die Linie?
In Befehl Zu Tun Das, Ich bin gehen Zu Teilt Die Daten Satz. N jetzt I setzen Die Zeit Achse über Die Spitze Und Die aktuell durch jede Spalte. Der Erste Ding Das I Tun nach tun Das Aufspaltung Dann Ist Zu wieder gehen zurück Zu unser PyAPI Schnittstelle Und Ich bin gehen Zu sehen bei Teilt Daten. W hat I wollen Zu Tun Ist Zu machen a Dimension Reduktion Weil Du dürfen sehen Das I haben viele, viele Spalten, Und Es würde Sei viel besser Das I dürfen reduzieren Die Dimension Hier.
A gewinnen, Ich bin gehen Zu Tun a unterrichten- Mich Analyse. Ich bin gehen Zu schicken Es gerade Zu Die Server, Und Wir dürfen sehen Das Die Algorithmus hat kommen zurück mit zwei Komponenten. I dürfen zeigen ihnen sehr schnell Was Sie sehen wie. T Er 352 Waffeln welche war vertreten von funktional Daten, Kurve Typ Daten a wenige Minuten vor Sind Jetzt vertreten mit a einzel Punkt für jede Wafer.
Jetzt, haben reduziert Die Dimension von Die Daten, Ausweis wie Zu durchführen a Cluster Analyse nächste. A gewinnen, Krank gehen zurück Zu Mein AyAPI. Ich bin Jetzt gehen Zu Tun a HDBSCAN An Die Titan Komponenten. I Nur brauchen Zu überprüfen An Das Analyse Was würde Sei a geeignet Ebene. Wenn I schicken Es sofort, I erhalten, Farbe Code, Die Cluster, Du dürfen sehen Das.
Jetzt Cluster haben gewesen zugeteilt Zu Die lehre mich Komponenten. Das Ist Die Erste Ebene Analyse mit Die lehre es mich, entschuldige, mit Die HDB Standardeinstellungen, I könnte, von Kurs, versuchen ein anderer Einstellung. I könnte vielleicht laufen, Vielleicht, Wenn Wir denken aus laut, 25 Waffeln, a Charge von Waffeln, Und Hälfte- Wafer Chargen Sind Dinge Das würde Sei von Interesse Zu Mich, Und sehen Zu sehen Was würde Das Cluster Jetzt sehen wie. N jetzt alle von a plötzlich, I haben viel mehr Cluster. O f Kurs, Es tut nehmen manche Thema Gegenstand Sachverstand.
Du brauchen Zu wissen Was Cluster Du würde erwarten. In Das Fall, I sagte, Okay, a natürlich rational Gruppe für uns innerhalb Die Herstellung würde Sei a Bündel von Waffeln, a viel von Waffeln, Waffeln Sind gepostet In 25 Wafer Chargen. S manchmal Wir haben halb für Chargen, welche Wir Tun Experimental- Läufe An Und Also An Und Also weiter. N jetzt Wir dürfen sehen Das Wir haben Cluster verbunden mit Die anders Typen von Kurven. Ich bin gehen Zu verkürzen Das Demonstration eher als Du Aufpassen Mich Tun verbindet Und Also An Und Also weiter. W hat Ich bin gehen Zu Tun Ist Ich bin gehen Zu nehmen aus Die Original Daten, Ich bin gehen Zu setzen Das Cluster hinein Die Original Daten. I es ist von Kurs, Öffnung An ein anderer Bildschirm.
I f I Tun Cluster Überlagerungen, Wir dürfen sehen... T sein Ist Die Original Daten Wo bei Erste I zeigte Du jede Person Wafer Bindung Kurve. Jetzt Wir dürfen sehen Das Wir war fähig Zu identifizieren Die unterscheidbar Unterschiede zwischen Sieben Cluster Und eins Gruppe von Waffeln welche nicht gehören Zu beliebig besondere Tester. W e dürfen sehen Das sehr schnell, wir haben gewesen fähig Zu gehen durch groß Zahlen von Waffeln, bestimmen Ähnlichkeiten zwischen ihnen, Und kommen hoch mit Cluster.
Wenn Du bringen Das sogar eins Schritt weiter, Wir dürfen nehmen a sehen bei Die tatsächlich lehre mich Komponenten, Die farbig Cluster, Und haben a schnell sehen bei Was Tun Die tatsächlich Inhalt... W e dürfen sehen Das Ist Cluster Minus eins. Sie scheinbar haben etwas welche hat a sehr hoch Bindung aktuell bei Die sehr Anfang, Cluster null, sehr hoch Bindung aktuell bei Die Ende. Y oder dürfen sehen Das Wenn Wir war Zu ausgeben genug Zeit An Das, Du würde sehen viele von Ähnlichkeit zwischen Bindung Kurven innerhalb jede Cluster. A kurz Demonstration An Wie Zu nehmen funktional Daten aus Hunderte von Waffeln, Cluster ihnen, Und mit ihnen Die verschieden Visualisierung Techniken innerhalb JMP, Wie Zu deutlich identifizieren Und gegenwärtig Also Das Menschen verstehen Die anders Gruppierungen Das existieren innerhalb Die Daten Sätze.
Das schlussfolgert Mein Demonstration Nummer zwei. I haben eins mehr Demonstration. Das Ist Vielleicht In manche Respekt, für manche, Vielleicht a Spaß Demonstration, Also dass länger Zu nehmen... Wieder, es ist nicht a real Waffel, Aber Ich bin spielen mit Die Idee Das I haben a Silizium Wafer Und Dort Sind manche Lärm. Das Ist a Defekt Layout aus ein automatisiert ein Inspektion Werkzeug, Das Daten hat gewesen simuliert.
Der Zweck von haben Das Simulation Ist Zu sehen für Kratzer oder Muster gefunden aus Defekt Daten Layout. Das Ist eher einfach Und einfach Wenn I nicht haben Lärm. I dürfen sehen Das es gibt Lärm verbunden mit Das Daten Satz. W hat I wollen Zu bestimmen Ist, dürfen I finden a Weg Zu identifizieren diese drei Spiralen, vorausgesetzt Das Sie simulieren manche kratzen. In Tatsache, Sie sind nicht sehr ähnlich Zu a kratzen, außer Sie Sind Muster haben hoch- Dichte Mängel In a klein Bereich. T Hut Die hauptsächlich Zweck von mit Es, eher als zeigt Du tatsächlich Wafer automatisiert visuell Inspektion Daten.
Der Idee Ist Das Die Aufgabe bei Hand Ist versuchen Zu identifizieren Die Spiralen aus Das Daten Satz. Ich bin gehen Zu verwenden, wieder, a Vertrauen Ring Verfahren. A gewinnen, Es Wille Sei... Der Tisch I Wille verwenden Spiral- Daten mit Lärm. Als Jarmo spitz aus, Wir dürfen laufen Weil Wenn I nicht wissen, offensichtlich Putten Die Nummer von Waffeln In Hier, 25 Und 12 Gewohnheit helfen Mich Weil Ich bin suchen bei a einzel Wafer. T Er Zahlen I setzen In sollen Sei irgendwie Vertreter von Wie viele Mängel Sind typischerweise gesehen innerhalb a kratzen Und Was Sind Die kleiner Probe Größen verbunden mit Cluster Und Also An Und Also weiter, Minimum Proben.
Sein a vollständig Anfänger, I nicht wissen. Ich bin gehen Zu setzen In manche Zahlen Zu spielen mit. Fünfundzwanzig würde Sei Minimum Cluster Größe mit a Minimum Probe Größe von null. Hinzufügen Zu Stapel, Und Dann I sagen, Okay, Also, Das Ist eher preiswert Zu Tun Also Ich bin gehen Zu hinzufügen...
Du bist fehlen Die Spalten.
Oh, Entschuldigung. Dank Du. Das Wille helfen. Lassen Mich klar Stapel In Mein Begeisterung Zu bewegen nach vorne. I tat nicht enthalten Was I sollen haben. L Und Mich Start wieder. Dank Du.
Fünfundzwanzig Minimum Cluster Größe, Minimum Probe Größe, hinzufügen Zu Stapel. Fünfzig Minimum Cluster, hinzufügen Zu Stapel. Fünfundsiebzig. Ich bin erlaubend Die Kratzer Zu Sei größer Und größer. Hinzufügen Zu Stapel, 100. Sind nicht unbedingt größer Und größer, Aber Sie würde haben mehr Und mehr Mängel verbunden mit ihnen. Hinzufügen Zu Stapel. Und Dann Ich bin gehen Zu hinzufügen ein anderer Kombination von 75 zu, hinzufügen Zu Stapel. I könnte Nur nehmen eins von diese Und laufen Es. I könnte wählen eins Und laufen, Aber Ich bin nicht. Ich bin gehen Zu Sei gierig. Ich bin gehen Zu laufen Die ganz Stapel bei Die Dasselbe Zeit.
Ich bin gehen Zu laufen eins zwei drei vier fünf Cluster Analyse gegen Die Daten Das Ich habe vertreten, Ich habe genommen Es aus Das Wafer. I schicken Die ganz Stapel, Und Cluster, etwas hat schiefgegangen. Alle Mein Cluster Sind zeigt Minus diejenigen. Lassen Mich versuchen Das wieder. Zu machen a lang Geschichte kurz, Und Auch Die Tatsache Das Das wird aufgezeichnet Und Wir nicht wollen Zu Start wieder aus Die Anfang.
I wissen Das bei Die Ende, Das Wenn I nehmen Das... Ich bin nicht Sicher Warum Das hat verschwunden, Aber lassen Mich versuchen Es eins mehr Zeit. Der Tisch I brauchen Ist Die Lärm Tisch. Ich bin Einnahme HDBSCAN X, Y Merkmale, X, UND, 20. Ich bin gehen Zu machen a Abkürzung, 75 Und zwei, schicken sofort. Jetzt, Gott sei Dank, I nicht wissen ob I hatte ausgewählt falsch zuletzt Zeit, Die Tisch oder was auch immer. Jetzt Das war Hier, setzen hoch a wenige Daumen hoch, schicken Es sofort, Und Also An.
Als I sagte, Wir könnte haben laufen ganz viele. Der Idee Dann Ist Zu sehen Dann bei Die Layout Und versuchen Zu bestimmen. I s Es mit Das besondere aufstellen, Finden Gut Cluster Und es ist a Minus eins? I t sagt, NEIN, du bist nicht Finden irgendetwas Dort. T Henne Wenn I Farbe Code von Die andere Cluster, Es hat In Tatsache gefunden ganz Also viele von Punkte Das nicht gehören Zu beliebig Cluster. T Henne drei Person Spiralen welche Sind sehr Also identifiziert. Y oder denken, was ist Die Nutzen von Das? Also, Jetzt Das I wissen Was typisch kratzen Inhalt Aussehen wie, Dann I könnte In Tatsache, Dann offen hoch ein anderer Wafer.
Wenn I offen hoch Daten aus ein anderer Waffel, machen Die Handlung von Die Layout, Wir dürfen sehen Das Dort Sind NEIN Kratzer An Das Waffel, es ist nur Lärm. W hat würde passieren Dann Wenn I laufen Die Dasselbe aufstellen? Mein Wafer Ist ein anderer Wafer. Ich bin tun Es An X, UND. Ich bin suchen Zu bestimmen basierend An Mein am besten Einstellungen von Wie I sollen Sei fähig Zu finden Kratzer 75 Und zwei, schicken sofort Und Handlung mit Cluster. Wir nur haben Minus diejenigen, Also Nichts hat gewesen erkannt hat gewesen a kratzen.
H aving Das Wahrscheinlichkeit Zu Sei fähig Zu laufen Das Algorithmus gegen Waffeln An Die Datenbank, Dann I könnte machen a Sammlung von Waffeln Das haben Kratzer, nicht haben Kratzer, oder Spiralen In Das Fall, Und Dann verwenden Das Daten für ein Eingang Zu a Gemeinsamkeit studieren zu versuchen Und bestimmen welche Maschinen In Die Produktion Linie Sind Kommen, Sind resultierende In Die Kratzer An Die Wafer. Das schlussfolgert Die dritte Demonstration. Jetzt Krank Hand Es zurück Zu Jarmo.
Krank nehmen Das. W e haben a Paar mehr Folien nach links. Hier Ist a Paar von Ideen Wir haben für möglich Zukunft Entwicklung mit Damhirschkuh Ansatz für Die Stapel Gebäude, grundsätzlich Was Philipp tat von Hand, Aber gebraucht DAMHIRSCHKUH, Also I hatte Mitte max Werte Und Also An, Und Dann gesendet Das ganz Stapel. Dann Metadaten Zuschauer, Also Du dürfen vergleichen Die Ergebnisse, versuchen JMP 17er neu mehrere HTTP Anfragen, lokal Server, Also Wir nicht verlassen An Die Server Sein hoch. Versuchen Die neu hoffentlich aktualisiert einheimisch JMP Python Integration. Das würde erlauben uns Zu haben Schneller Daten überweisen, möglicherweise Die mehr... W e könnte Start Testen mit Das Anwendung, Dann versuchen, für Beispiel, läuft aus Graph Baumeister, Wir könnte auslösen Die Funktionen, Kombinieren anders Endpunkte.
F erstens, Wir könnte Eingang Die Daten aus t-SNE basierend An Die Eingang Das Daten Und Dann automatisch Cluster Die t-SNE . T Henne, von Kurs, war stets Hinzufügen neu Endpunkte Wenn Wir finden aus Was Wir wollen Zu haben. Zuletzt gleiten Ist Das Wir Wille Sei Teilen klein Probe von Die Code. Dort Wille Sei a JMP Datei mit Die JMP Skript, Python Skript, Und Installation Anweisungen Dort. Y oder dürfen versuchen Zu Sei ganz einfach Benutzer Schnittstelle welche Wille schicken Daten Zu lokal Server Und Du Wille erhalten Die Daten zurück. Es Auch hat manche Ideen In Die Anweisungen Blatt Das Du dürfen versuchen Zu implementieren Wenn du bist interessiert In versuchen Das Ansatz für Die JMP Python Integration. Das ist für uns. Dank Du.
Dank Du Auch aus Mich. Wenn Du brauchen Zu Kontakt uns, Du dürfen Tun Also über Die Gemeinschaft.
