歡迎 到 這 無 Python Python 一體化 為了 跳轉 呈現 經過 村田 芬蘭。 我的 姓名 是 菲利普 奧利裡。 不久 關於 村田， 我們 是 a 全球的 領導者 在 這 設計， 生產， 和 供應 的 先進的 電子的 材料， 領導- 邊緣 電子的 成分， 和 多功能的 高的- 密度 模組。 村田 創新 能 是 成立 在 a 寬的 範圍 的 透過申請 移動的 智慧型手機 到 家 電器， 作為 出色地 作為 從 汽車 應用程式 到 活力 管理 系統 和 健康 關心 裝置.
我們 是 a 全球的 公司， 和 作為 的 行進 2022年， 那裡 曾是 大約 77.5 千 僱員 全世界， 只是 在下面 1,000 在 芬蘭， 在哪裡 我們 是 位於。 我們的 產品 線 向上 這裡 在 芬蘭 包括 加速度計， 傾角儀， 陀螺儀， 和 加速度 和 壓力 感應器. 我們的 主要的 市場 是 這 汽車， 工業的， 衛生保健， 和 醫療的。
今天， 我們 有 二 主持人， 我， 菲利普 奧利裡 和 我的 同事， 亞爾莫·希爾沃寧 . 我已經 到過 在職的 在 這 專用積體電路（ASIC） 和 微機電系統 產業 為了 超過 40 年， 三十二 的 哪個 有 到過 這裡 在 馬拉地語。 我已經 有 一些 角色 這裡 和 有 來 到 欣賞 這 重要性 的 數據 之內 製造業。 最多 最近的 年 有 到過 虔誠 到 支援 這 組織 拿 益處 從 這 廣闊的 數量 的 數據 成立 從 之內 製造業。 I 現在 帶領 村田的 數據 一體化 團隊。
賈莫， 也許 你會 喜歡 到 給 a 很少 字 在 你的 背景。
是的， 當然。
你好， 我是 賈爾莫 希爾沃寧 和 I 工作 在 飛利浦 團隊 作為 a 數據 一體化 和 數據 科學 專家。 I 有 到過 使用 跳轉 為了 四 和 a 一半 年， 大約 這 相同的 時間 那 I 有 到過 在職的 在 村田。 我是 a 自己- 學到了 程式設計師. I 有 到過 學習 兩個都 程式設計 除了 a 夫妻 的 基本的 課程 在 大學。
在 我的 位置， I 做 a 很多 的 JSL 腳本。 I 寫 添加 腳本， 報告， 自動化， 基本上 幾乎 一切 你 能 腳本 和 JSL。 如果 它 停留 大多 裡面 跳轉。 我是 積極的 跳轉 社群 成員。 我是 也 a 極佳的 使用者 那裡。 B 因為 到期的 到 我的 背景 和 這 JSL 腳本， 我是 也 轉向 委員會 成員 在 這 社群 編劇 俱樂部。 I 有 也 書面， I 思考 在 這 片刻 九 添加- 外掛 那 有 到過 已發布 到 跳轉 社區。 感覺 自由的 和 嘗試 他們 出去 如果 你 是 有興趣的 在 那。 感謝 你。
感謝 你， 賈莫。 這 是 這 大綱 為了 這 推介會 那 我們 有 為了 你 今天。 作為 這 會議 有 到過 記錄， I 將要 不是 讀 透過 這 大綱 作為 你 能 做 所以 你們自己 然後。 為什麼 做 你 有 這 需要 為了 a 跳轉 Python 一體化？ 出色地， 基本上， 我們 是 非常 快樂的 和 這 表現 和 這 用法 我們 有 的 跳轉。 它 沒有 要求 任何 程式設計 為了 這 基本的 用法， 和 我們 看 這 作為 a 大的 優勢。 JMP的 視覺化 和 互動的 能力 是 出色的。 T 他 多數 的 人們 表演 分析 在 村田 在 芬蘭 是 已經 使用 跳轉。 W e 有 a 大的 團體 的 人們 自始至終 這 組織 使用 跳轉， 和 我們 想 到 維持 那。
然而， 在 這 Python 邊， 我們 看 那 Python 有 強大的 演算法 那 是 不是 然而 可用的 在 跳轉。 我們 已經 有 人們 在職的 和 Python 在 各種各樣的 不同的 應用程式, 和 我們 有 模型 之內 Python。 我們 想 到 支援 這些 人們 和 也 幫助 其他的 理解 和 拿 優勢 的 這 Python 世界。 B 從本質上來說， 我們 想 到 拿 優勢 的 這 寬的 使用 的 跳轉 這裡 在 小額信貸機構 和 提供 跳轉 使用者 使用權 到 一些 常見的 Python 能力 沒有 這 需要 為了 他們自己 到 程式.
患病的 繼續 這裡。 分享。 跳轉 已經 有 Python 一體化， 但 為什麼 我們 是 不是 使用 那？ 基本上， 那裡 是 二 群組 的 原因，JMP 和 我們 或者 我們的 團隊。 我的 經驗 關於 跳轉 是 從 跳轉 15 在 這 案件。 跳轉 更新 在 至少 一次 破產了 這 一體化 和 它 造成 相當 a 很少 問題 為了 我們 因為 我們 不能 使用 這 Python 跳轉 腳本 不再 除非 我們 修改的 他們 相當 沉重地。 獲取 跳轉 到 認出 不同的 Python 安裝 和 圖書館 有 到過 相當 難的， 尤其 如果 你 是 嘗試 到 工作 在 多種的 不同的 安裝 或者 電腦。
也, 跳轉 沒有， 在 至少 那 然後 支援 虛擬的 環境 那 是 基本上 必要的 為了 我們。 然後 我們的 團隊 邊， 我們 不 有 滿的 控制 的 Python 版本 那 跳轉 使用者 是 使用 或者 這 圖書館 和 包包 他們 是 使用。 因為 不是 每個人 是 使用 跳轉 作為 這 主要的 工具。 他們 可能 是 使用 Python 和 他們 有 一些 版本 那 不 工作 和 跳轉 和 我們 不 想 到 混亂 和 那些 安裝。 也, 在 一些 案件， 我們 可能 是 跑步 Python 或者 圖書館 版本 和 跳轉 沒有 支援 然而， 或者 或許 它 沒有 支援 老的 版本 不再。
什麼 是 我們的 目前的 解決方案 為了 這 Python 跳轉 或者 跳轉 Python 一體化？ 我們 是 基本上 託管 Python 伺服器 使用 a 網路 框架。 我們 能 創造 端點 到 那 伺服器, 哪個 是 基本上， 在後面 他們， 那裡 是 不同的 演算法. 我們 交流 和 休息 API 之間 跳轉 和 這 伺服器. 這 是 這 最大 益處。 這 測試 我們 能 使用 跳轉 和 這 伺服器, 但 我們 也 有 a 夫妻 的 額外的 好處。 我們 能 有 集中 計算 力量 為了 密集的 模型。 為了 例子， 我們 不 有 到 依靠 在 這 筆記型電腦 到 執行 一些 重的 模型 計算。 這 伺服器 是 不是 只是 有限的 到 跳轉。 我們 能 也 稱呼 這 端點 從 Python 或者 為了 例子， R. 我們 是 不是 受扶養人 在 這 跳轉 支援 Python 和 圖書館 版本 不再。 我們 能 基本上 使用 任何 我們 想 到。
下一個， I 將要 去 a 小的 位元 離開 從 這 微軟幻燈片軟體 到 跳 和 展示 a 小的 位元 的 這 使用者 介面. 第一的， I 將要 解釋 一些 術語 哪個 可能 出現 這裡 和 那裡 在 這 推介會。 W e 有 端點， 基本上， 這 小路 這裡 是 端點。 這些 來 直接地 從 這 伺服器. 然後 我們 有 方法。 它是 這 最後的 部分 的 這 端點， 大宇造船 和 XT 促進 在 這些 二 這裡。
然後 我們 有 參數， 這 柱子， 和 這 是 基本上 這 輸入 那 我們 將要 傳送 到 這 伺服器. 然後 我們 有 什麼 I 稱呼 堆疊 或者 我們 稱呼 堆。 它是 這 收藏 的 堆疊 專案. O 是 排 是 這 堆疊 物品 那 我們 能 傳送 一 後 其他 到 這 伺服器. 迅速地 跳 這裡。 W 有 特徵 我們 有？ 我們 有 簡單的 到 添加 新的 端點。 基本上， 我們 寫 在 這 結尾 觀點 到 這 Python 伺服器, 我們 建造 這 伺服器, 我們 跑了 這 跳轉 添加- 在， 和 這 清單 將要 得到 已更新。 這 添加 支援 動態的 數據 桌子 列表。 I f I 改變 這 桌子 這裡， 它 將要 更新 這裡。 也, 如果 新的 桌子 是 打開， 這 其他 螢幕, 但 它 沒有 真的很重要。 你 能 看 它 這裡， 這 無標題3 樹 曾是 打開了。
然後 我們 能 傳送 數據 直接地 從 這裡 到 這 伺服器, 但 他們是 緊迫 多種的 不同的 選項 為了 正在發送。 I 能 傳送 這些 選擇 那 I 有 這裡 基本上 立即地。 I 將要 展示 這 結果 這裡。 後 得到 這 數據 後退， 我們 加入 它。 這些 是 從 這 伺服器. 我們 加入 這 數據 到 這 原來的 數據 桌子 我們 有 和 然後 我們 有 一些 元數據 我們 能 得到 從 這 伺服器 之間 這 從 這 溝通。 筆記， 柱子， 特性 告訴 什麼 方法 和 參數 是 用過的 到 得到 這些 二 列。 然後 我們 團體 他們。我 我 有 跑步 多種的 模型 或者 方法， 它是 更輕鬆 到 看 哪個 是 從 哪個 運行。
然後 我們 有 桌子 腳本 哪個 是 也 分組。 這 是 不同的 螢幕, 讓我們 移動 他們 大約。 我們 有 堆。 什麼 曾是 發送？ HTTP 回覆 從 這 傳送 那 來 從 這 伺服器. 然後 在 這 案件， 我們 也 收到 從 這 端點 一個 圖像。 在 這 案件， 它是 a 分散 陰謀 從 這 t-SNE 成分。 I 說 已經 早些時候， 我們 能 傳送 多種的 專案 從 這 堆疊 一 後 每個 其他。 你 能 建造， 讓我們 說， 高壓幫浦 掃描 和 不同的 輸入 參數 用過的 在 這， 讓我們 說， 20 這裡 和 然後 20 到 40， 添加 他們 到 堆疊 和 只是 傳送 他們 那裡 和 來 後退 什麼時候 他們是 完畢 和 你 能 開始 比較 如果 那裡 是 一些 不同之處 之間 那些。
T 母雞 端點 有 指示 如何 到 使用 他們。 文件 關聯， 如果 我們 有 一 短的 描述， 在 這 案件， 非常 短的 描述 的 這 端點， 和 然後 什麼 每個 的 這 參數 做。 最低限度 價值觀， 最大限度 價值觀， 預設 價值觀， 和 描述 的 那些。
然後 我們 也 有 使用者 管理。 在 這 案件， 我是 已記錄 在 作為 a 極佳的 用戶， 所以 I 能 看 這些 二 這裡 實驗 端點 那 基本的 使用者 會 不是 是 有能力的 到 甚至 看。 然後 後退 到 微軟幻燈片軟體。 這 可能 是 a 部分的 執行， 部分 如何 這 添加 作品。 什麼時候 這 使用者 運行 這 添加， 這 跳轉 將要 ping 這 伺服器, 和 如果 這 伺服器 是 向上 和 跑步， 跳轉 將要 傳送 新的 要求 為了 這 JSON 那 我們 將要 使用 到 建造 這 介面. 這 JSON 是 已通過 和 然後 這 介面 是 建造 和 它 是 使用 JMP- 類型 課程 那 I 將要 展示 a 位元 之後。 C 嘴 班級 是 創建 在 跳轉。
A t 這 觀點， 使用者 能 開始 使用 這 使用者 介面. 使用者 填充 這 選擇， 參數， 數據 表格， 和 這樣的， 和 然後 傳送 這 物品 從 這 堆。 我們 將要 得到 這 列 基於 在 這 輸入， 得到 這 日期 那 我們 需要 和 轉變 那 數據 到 JSON。 在 這 案件， I 稱呼 它 柱子 JSON 因為 有 a 示範。 基本上， 普通的 JSON 會 總是 有 這 柱子 姓名 重複。 每個 排 將要 有 全部 這 柱子 名字 這裡。 I n 這 案件， 我們 將要 有 柱子 姓名 僅有的 一次 和 然後 清單 的 值。 這 使 這 目的 我們 傳送 很多 更小。
前 我們 傳送 這 數據， 我們 將要 ping 這 伺服器 再次。 這 是 完畢 因為 我們 有 不同的 超時 為了 ping 和 這 要求。 否則， 跳轉 將要 鎖 向下 為了 a 長的 時間 如果 這 伺服器 是 不是 跑步 和 我們 是 使用 二 分分鐘 暫停， 為了 例子。 T 母雞 什麼時候 這 伺服器 獲取 這 數據， 它 將要 跑步 這 分析， 返回 這 分析 結果， 和 我們 加入 他們 後退 桌子 在 這 元數據 桌子 腳本 和 所以 在。 A t 這 觀點， 使用者 能 開始 到 繼續 使用 跳轉， 傳送 更多的 專案 從 這 堆， 或者 或許 甚至 跳轉 到 圖形 建造者和 開始 分析 這 數據 那 他 或者 她 獲取 後退 從 這 伺服器.
T 他的 是 這 JMP- 類型 課程。 W e 有 不同的 課程 為了 不同的 類型 的 數據 我們 得到 從 這 伺服器. 我們 有 布林值。 I n 跳轉， 這 是 複選框 列、枚舉器、 這 會 是 連擊 盒子 類型 數字， S型 特靈， 和 不是 實施 那。 這 是 基本上 用過的 到 查看 那 這 伺服器 是 正確地 已配置。 這 是 a 快的 示範 的 一 的 那些 類型 柱子。
在 伺服器 邊， 它 有 到過 配置 喜歡 這。 什麼時候 我們 要求 這 JSON， 它 將要 看 更多的 喜歡 這。 然後 這 類型 柱子 班級 將要 轉變 它 進入 一個 目的 那 將要 看 在 這 使用者 介面 喜歡 這。 從 這裡 你 能 看 那 為了 例子， 最低限度 專案 是 一。 它是 這 相同的 作為 最低限度 這裡。 最大限度 專案, 相同的 事物。 然後 造型 類型 有 也 到過 定義 這裡。 我們 能 限制 最低限度， 最大限度 價值觀， 和 所以 在 基於 在 這 模式 我們 收到 從 這 伺服器. A 二 的 這些 是 製成 經過 這 風俗 跳轉 課程。 T 他的 是 枚舉器， 一些 選項， 然後 數位 盒子， 和 這裡 是 這 布林值。 N 哎喲， 菲爾， 出色地 繼續 和 這 夫妻 的 示威活動 的 這 普布 介面.
謝謝， J 優雅。 全部 示範 是 完畢 今天 將要 是 執行 使用 標準 跳轉 16. 那裡 是 三 示威活動 ID 喜歡 到 去 通過， 每個 擁有 a 不同的 任務 在 頭腦。 這 第一的 一， 患病的 只是 打開 這 數據 放。 這 是 a 數據 放 哪個 包含 探測 或者 測試 數據 從 五 不同的 產品。 它是 a 相當 小的 數據 桌子 只是 到 確保 那 我們 不 得到 捕捉 為了 時間。
W e 有 二十九 探測 參數 為了 五 產品 之內 這 相同的 產品 家庭。 T 他 任務 在 手 是 到 嘗試 到 決定 迅速地， 做 我們 有 例外 或者 做 我們 有 機會 為了 改進。 尋找 同時地 在 這些 五 不同的 產品， 二十九 不同的 參數， 這樣的 那 我們 可以 確認 某物 那 可以 幫助 減少 風險 或者 某物 那 也許 可以 減少 成本 和 提升 屈服。
O 是 可能的 方式 到 做 這， 的 課程， 會 是 這 一 因素 在 a 時間 從而 我們 會 只是 手動 行進 透過 全部 這 不同的 數據， 全部 這 不同的 參數 和 看 為了 模式。 非常 效率低下 為了 二十九 參數， 它是 好的， 但 一些 的 我們的 產品 有 數千 的 參數， 所以 它是 不是 這 最好的 方式 到 方法 這 任務 在 手。
其他 可能性 會 是 到 拿 全部 的 這些 參數 和 到 放 他們 透過 一些 聚類 演算法 到 看， 可以 我們 尋找 群組 自然 從 這 數據 那 我們 有？ I 想 到 使用 這 JMP- PyAPI 介面 那 我們 有 這裡。 賈爾莫 已經 解釋 簡要地 如何 這些 工作， 但 I 將要 證明 它。
T 他 意圖 那 I 有 現在 是 到 製作 a HDBSCAN . 我是 去 到 製作 這 掃描 在 全部 這 探測 參數。 我是 去 到 使用 這 預設 設定. 預設 設定 是 通常 已經 相當 好的。 和 我是 去 到 傳送 這... 我是 不是 去 到 製作 a 大的 堆。 我是 去 到 傳送 這 環境 直的 為了 分析。 W e 能 看 相當 迅速地， 這 演算法 來了 後退 和 建議 那 I 有 a 簇。 那裡 是 實際上 三 叢集 和 一 分組 的 晶圓 哪個 做 不是， 在 事實， 屬於 到 任何 的 這 簇。 會心 那 I 有 五 產品， 我是 去 到 去 和 這 為了 這 清酒 的 示範。 I 能 看 從 這裡 a 直方圖 的 這 數位 的 晶圓 在 每個 簇， 但 它 沒有 真的 給 我 a 好的 視覺化 的 什麼是 去 在。
我是 去 到 也 做 a 方面- 減少 程式. I f I 去 後退 進入 這 相同的 介面, 和 現在 我是 去 到 做 a 牙齒 膝蓋 方面 減少 在 這 相同的 參數 和 傳送 它 立即地。 等待 為了 這 方面 減少 演算法 到 做 它是 工作， 和 它 將要 返回 後退 二 成分 為了 牙齒 膝蓋， 一 和 二， 反對 哪個 然後 I 能 實際上 視覺化 這 叢集 那 這 HDBSCAN 給了 我 這樣的 那 如果 I 現在 陰謀 老師 1、 老師 2、 和 顏色 程式碼 他們 在 按照 和 這 叢集 那 有 已經 到過 已識別。
作為 I 說， 我們 有 三 叢集 和 一 分組 的 晶圓 哪個 不 一定 屬於 到 a 簇。 或許 有些 令人失望 會心 那 I 有 五 不同的 產品。 T 值得慶幸的是， I 有 一個 指標 的 這 產品。 它是 這裡。 I 說， 這 是 實際上 令人沮喪 因為 現在 I 有 二 不同的 產品 存在 聚集 作為 存在 這 相同的。 I n 實際的 事實， 這 是 這 醫療的 應用 的 這 相同的 汽車 部分。 I n 事實， 這 部分 是 完全相同的 所以 他們 存在 在 這 相同的 簇 是 不是 a 問題。
這 部分 是 相當 獨特的。 它是 不同的 到 這 其他 產品 在 這 相同的 家庭， 這樣的 那 它 得到 它是 自己的 簇 和 a 很少 例外情況， 所以 它是 相當 很好。 T 母雞 這 B2 和 這 B4 版本 基本上 有 這 相同的 設計。 W 有 我是 擔心的 是 那 這 B4 有 到過 已分配 a 簇 1 和 也 a 很多 的 減 一 為了 晶圓 在 這 相同的 產品 類型。 ID 喜歡 到 更遠 調查 什麼 這 可能 是 到期的 到 所以 那 I 有 腳本化 到 這 桌子， I 想 到 製作 a 子集 的 此感測器類型 南非自然資源部 AB4， 和 然後 我是 去 到 陰謀 這 差異 為了 每一個 範圍 經過 簇 減 一 和 簇 一。
H 還 我們 看 這 參數 在 問題， 和 這 最大 差異 是 觀察到 為了 領帶 1 和 領帶 2. 我是 不是 去 到 得到 進入 這 參數 他們自己， 但 只是 足夠 到 說 那 一些 範圍 差異 是 大 比 其他的。 現在 那 I 知道 那 這些 存在， ID 喜歡 到 查看 穿過 全部 這 晶圓 在 這 子集， 如何 做 領帶 1 和 領帶 2 實際上 看？ H 還 我們 看， 在 事實， 那 這 一 哪個 有 到過 已分配 減 1 是 不是 歸屬感 到 這 簇 本身 有 a 很多 更高 價值 的 領帶 1. 在 事實， 這 例外 是 a 積極的 事物， 因為 這 領帶 價值， 這 更高 它 是， 這 更好的。 W e 看 那 有 相當 a 大的 團體 的 晶圓 擁有 非常 更大 價值觀 的 領帶 比 什麼 我們 會 通常 看。
T 他 下一個 步， 的 課程， 會 是 然後 到 做 a 共性 學習 到 數位 出去 如何 有 這 發生了， 在哪裡 有 這 晶圓 到過， 什麼 有 這 過程 到過 喜歡， 和 看 為了 一個 解釋。 出色地， 我們 能 看 那 非常 迅速地， a 多 產品， 多- 範圍 評估 的 異常值 或者 例外 能 是 非常 迅速地 執行 使用 這 方法。 I 將要 現在 移動 在 到 這 第二 示範。
只是 需要 到 打開 向上 其他 文件。 T 他的 應用 是 非常 不同的。 I 的 非常 很多 嘗試 喜歡... 或者 實際上， 它 是 a 收藏 的 功能 數據。 在 事實， 那裡 是 紐帶 曲線， 曲線 哪個 發生 在 我們的 陽極 黏合 過程 什麼時候 我們 申請 溫度， 壓力， 電壓 穿過 a 晶圓 堆疊 到 有 這 晶圓， 這 玻璃 和 這 矽 紐帶 一起。 如果 我們 看 在 個人 晶圓 曲線， 我們 能 看 那 每個 晶圓 有 a 相似的 但 仍然 獨特的 曲線 聯繫 和 它。 我們 能 看 這 黏合 過程 時間 和 這 聯繫 當前的。
T 他 任務 I 會 喜歡 到... 這 目標 I 會 有， 如果 I 只是 消除 這 篩選， I 會 喜歡 到 知道， 沒有 擁有 到 看 通過， 在 這 案件， 352， 但 我們 會 有 數千 的 這些 每一個 星期， 如何 許多 不同的 類型 的 曲線 做 I 實際上 有 在 我的 過程？ T 母雞 捆綁 那 在 和 這 最終的 測試 數據， 能 這 曲線 是 用過的 到 表明 a 品質 等級 在 這 結尾 的 這 線？
在 命令 到 做 這， 我是 去 到 分裂 這 數據 放。 N 哎喲 I 放 這 時間 軸 穿過 這 頂部 和 這 目前的 透過 每個 柱子。 這 第一的 事物 那 I 做 後 正在做 這 分裂 然後 是 到 再次 去 後退 到 我們的 PyAPI 介面 和 我是 去 到 看 在 分裂 數據。 W 有 I 想 到 做 是 到 製作 a 方面 減少 因為 你 能 看 那 I 有 許多， 許多 列， 和 它 會 是 很多 更好的 那 I 能 減少 這 方面 這裡。
A 獲得， 我是 去 到 做 a 教- 我 分析。 我是 去 到 傳送 它 直的 到 這 伺服器, 和 我們 能 看 那 這 演算法 有 來 後退 和 二 成分。 I 能 證明 他們 非常 迅速地 什麼 他們 看 喜歡。 T 他 352 晶圓 哪個 是 代表 經過 功能 數據， 曲線 類型 數據 a 很少 分分鐘 前 是 現在 代表 使用 a 單身的 觀點 為了 每個 晶圓。
現在， 擁有 減少 這 方面 的 這 數據， ID 喜歡 到 執行 a 簇 分析 下一個。 A 獲得， 患病的 去 後退 到 我的 哎呀API。 我是 現在 去 到 做 a HDBSCAN 在 這 鈦 成分。 I 只是 需要 到 查看 在 這 分析 什麼 會 是 a 合適的 等級。 如果 I 傳送 它 立即地， I 得到， 顏色 程式碼， 這 簇， 你 能 看 那。
現在 叢集 有 到過 已分配 到 這 教我 成分。 這 是 這 第一的 等級 分析 使用 這 教我，對不起， 使用 這 組屋 預設設置， I 可以， 的 課程， 嘗試 其他 環境。 I 可以 也許 跑步， 或許， 如果 我們 思考 出去 大聲， 二十五 晶圓， a 批次 的 晶圓， 和 一半- 晶圓 批次 是 事物 那 會 是 的 興趣 到 我， 和 看 到 看 什麼 會 這 簇 現在 看 喜歡。 N 哎喲 全部 的 a 突然， I 有 很多 更多的 簇。 O f 課程， 它 做 拿 一些 主題 事 專業知識。
你 需要 到 知道 什麼 叢集 你 會 預計。 在 這 案件， I 說， 好的， a 自然的 合理的 團體 為了 我們 之內 這 製造業 會 是 a 束 的 晶圓， a 很多 的 晶圓， 晶圓 是 發布 在 二十五 晶圓 批次。 S 有時 我們 有 半 為了 批次， 哪個 我們 做 實驗 運行 在 和 所以 在 和 所以 向前。 N 哎喲 我們 能 看 那 我們 有 叢集 聯繫 和 這 不同的 類型 的 曲線。 我是 去 到 縮短 這 示範 相當 比 你 觀看 我 做 連接 和 所以 在 和 所以 向前。 W 有 我是 去 到 做 是 我是 去 到 拿 從 這 原來的 數據， 我是 去 到 放 這 簇 進入 這 原來的 數據。 I 的 的 課程， 開幕 在 其他 螢幕.
I f I 做 簇 疊加層， 我們 能 看... T 他的 是 這 原來的 數據 在哪裡 在 第一的 I 顯示 你 每個 個人 晶圓 紐帶 曲線。 現在 我們 能 看 那 我們 是 有能力的 到 確認 這 清楚的 差異 之間 七 叢集 和 一 團體 的 晶圓 哪個 不 屬於 到 任何 特別的 測試員。 W e 能 看 那 非常 迅速地， 我們已經 到過 有能力的 到 去 透過 大的 數位 的 晶圓， 決定 相似之處 之間 他們， 和 來 向上 和 簇。
如果 你 帶來 這 甚至 一 步 更遠， 我們 能 拿 a 看 在 這 實際的 教我 成分， 這 有色 簇， 和 有 a 快的 看 在 什麼 做 這 實際的 內容... W e 能 看 這 是 簇 減 一。 他們 似乎 有 某物 哪個 有 a 非常 高的 紐帶 目前的 在 這 非常 開始， 簇 零， 非常 高的 紐帶 目前的 在 這 結尾。 Y 或者 能 看 那 如果 我們 是 到 花費 足夠的 時間 在 這， 你 會 看 很多 的 相似 之間 紐帶 曲線 之內 每個 簇。 A 短的 示範 在 如何 到 拿 功能 數據 從 數百 的 晶圓， 簇 他們， 和 和 他們 這 各種各樣的 視覺化 科技 之內 跳轉， 如何 到 清楚地 確認 和 展示 所以 那 人們 理解 這 不同的 分組 那 存在 之內 這 數據 套。
這 總結 我的 示範 數位 二。 I 有 一 更多的 示範。 這 是 或許 在 一些 尊敬， 為了 一些， 或許 a 樂趣 示範， 所以 更長 到 拿... 再次， 它是 不是 a 真實的 晶圓， 但 我是 玩 和 這 主意 那 I 有 a 矽 晶圓 和 那裡 是 一些 噪音。 這 是 a 缺點 佈局 從 一個 自動化 一個 檢查 工具， 這 數據 有 到過 模擬的。
這 目的 的 擁有 這 模擬 是 到 看 為了 刮痕 或者 模式 成立 從 缺點 數據 佈局。 這 是 相當 簡單的 和 直截了當 如果 I 不 有 噪音。 I 能 看 那 有 噪音 聯繫 和 這 數據 放。 W 有 I 想 到 決定 是， 能 I 尋找 a 方式 到 確認 這些 三 螺旋， 假設 那 他們 模擬 一些 刮痕。 在 事實， 他們是 不是 非常 相似的 到 a 刮痕， 除了 他們 是 模式 擁有 高的- 密度 缺陷 在 a 小的 區域。 T 帽子 這 主要的 目的 的 使用 它， 相當 比 顯示 你 實際的 晶圓 自動化 視覺的 檢查 數據。
這 主意 是 那 這 任務 在 手 是 嘗試 到 確認 這 螺旋 從 這 數據 放。 我是 去 到 使用， 再次， a 相信 戒指 方法。 A 獲得， 它 將要 是... 這 桌子 I 將要 使用 螺旋 數據 和 噪音。 作為 賈爾莫 尖 出去， 我們 能 跑步 因為 如果 I 不 知道， 明顯地 放置 這 數位 的 晶圓 在 這裡， 二十五 和 12 慣於 幫助 我 因為 我是 尋找 在 a 單身的 晶圓。 T 他 數位 I 放 在 應該 是 不知何故 代表 的 如何 許多 缺陷 是 通常 見過 之內 a 刮痕 和 什麼 是 這 更小 樣本 尺寸 聯繫 和 叢集 和 所以 在 和 所以 第四， 最低限度 樣品。
存在 a 完全的 新手， I 不 知道。 我是 去 到 放 在 一些 數位 到 玩 和。 二十五 會 是 最低限度 簇 尺寸 和 a 最低限度 樣本 尺寸 的 零。 添加 到 堆， 和 然後 I 說， 好的， 出色地， 這 是 相當 便宜 到 做 所以 我是 去 到 新增...
你是 遺失的 這 列。
哦， 對不起。 感謝 你。 這 將要 幫助。 讓 我 清除 堆疊 在 我的 熱情 到 移動 向前。 I 做過 不是 包括 什麼 I 應該 有。 L 和 我 開始 再次。 感謝 你。
二十五 最低限度 簇 尺寸， 最低限度 樣本 尺寸， 添加 到 堆疊。五十 最低限度 簇， 添加 到 堆。 七十五。 我是 允許 這 刮痕 到 是 大 和 大。 添加 到 堆， 100. 是 不是 一定 大 和 大， 但 他們 會 有 更多的 和 更多的 缺陷 聯繫 和 他們。 添加 到 堆。 和 然後 我是 去 到 添加 其他 組合 的 75 也， 添加 到 堆。 I 可以 只是 拿 一 的 這些 和 跑步 它。 I 可以 選擇 一 和 跑步， 但 我是 不是。 我是 去 到 是 貪婪的。 我是 去 到 跑步 這 所有的 堆疊 在 這 相同的 時間。
我是 去 到 跑步 一、二、三、四、五 簇 分析 反對 這 數據 那 我已經 代表， 我已經 採取 它 從 這 晶圓。 I 傳送 這 所有的 堆， 和 簇， 某物 有 出了問題。 全部 我的 叢集 是 顯示 減 個。 讓 我 嘗試 這 再次。 到 製作 a 長的 故事 短的， 和 也 這 事實 那 這 正在 已記錄 和 我們 不 想 到 開始 再次 從 這 開始。
I 知道 那 在 這 結尾， 那 如果 I 拿 這... 我是 不是 當然 為什麼 這 有 消失了， 但 讓 我 嘗試 它 一 更多的 時間。 這 桌子 I 需要 是 這 噪音 桌子。 我是 服用 HDBSCAN X， Y 特徵， X， 和， 20. 我是 去 到 製作 a 捷徑， 75 和 二， 傳送 立即地。 現在， 值得慶幸的是， I 不 知道 無論 I 有 已選擇 錯誤地 最後的 時間， 這 桌子 或者 任何。 現在 那 是 這裡， 放 向上 a 很少 拇指， 傳送 它 立即地， 和 所以 在。
作為 I 說， 我們 可以 有 跑步 相當 許多。 這 主意 然後 是 到 看 然後 在 這 佈局 和 嘗試 到 決定。 I s 它 和 這 特別的 設定, 發現 好的 叢集 和 它是 a 減 一？ I t 說， 不， 你是 不是 發現 任何事物 那裡。 T 母雞 如果 I 顏色 程式碼 經過 這 其他 簇， 它 有 在 事實 成立 相當 出色地 很多 的 點 那 不 屬於 到 任何 簇。 T 母雞 三 個人 螺旋 哪個 是 非常 出色地 已識別。 Y 或者 思考， 什麼是 這 益處 的 這？ 出色地， 現在 那 I 知道 什麼 典型的 刮痕 內容 看起來 喜歡， 然後 I 可以 在 事實， 然後 打開 向上 其他 晶圓。
如果 I 打開 向上 數據 從 其他 晶圓， 製作 這 陰謀 的 這 佈局， 我們 能 看 那 那裡 是 不 刮痕 在 這 晶圓， 它是 僅有的 噪音。 W 有 會 發生 然後 如果 I 跑步 這 相同的 設定? 我的 晶圓 是 其他 晶圓。 我是 正在做 它 在 X， 和。 我是 尋找 到 決定 基於 在 我的 最好的 設定 的 如何 I 應該 是 有能力的 到 尋找 刮痕 75 和 二， 傳送 立即地 和 陰謀 和 簇。 我們 僅有的 有 減 個， 所以 沒有什麼 有 到過 檢測到 有 到過 a 刮痕。
H 保持 這 可能性 到 是 有能力的 到 跑步 這 演算法 反對 晶圓 在 這 資料庫, 然後 I 可以 製作 a 收藏 的 晶圓 那 有 刮痕， 不 有 刮痕， 或者 螺旋 在 這 案件， 和 然後 使用 那 數據 為了 一個 輸入 到 a 共性 學習 嘗試 和 決定 哪個 機器 在 這 生產 線 是 未來， 是 導致 在 這 刮痕 在 這 晶圓。 這 總結 這 第三 示範。 現在 患病的 手 它 後退 到 賈莫。
患病的 拿 那。 W e 有 a 夫妻 更多的 幻燈片 向左。 這裡 是 a 夫妻 的 想法 我們 有 為了 可能的 未來 發展 使用 美國能源部 方法 為了 這 堆疊 建築， 基本上 什麼 菲利普 做過 經過 手， 但 用過的 美國能源部， 所以 I 有 中間 最大限度 價值觀 和 所以 在， 和 然後 傳送 那 所有的 堆。 然後 元數據 觀看者， 所以 你 能 比較 這 結果， 嘗試 跳轉 17歲 新的 多種的 HTTP 請求， 當地的 伺服器, 所以 我們 不 依靠 在 這 伺服器 存在 向上。 嘗試 這 新的 希望 已更新 本國的 跳轉 Python 一體化。 這 會 允許 我們 到 有 快點 數據 轉移， 可能 這 更多...W e 可以 開始 測試 和 這 應用， 然後 嘗試， 為了 例子， 跑步 從 圖形 建造者， 我們 可以 扳機 這 函數， 結合 不同的 端點。
F 首先， 我們 可以 輸入 這 數據 從 t-SNE 基於 在 這 輸入 那 數據 和 然後 自動地 簇 這 t-SNE . T 母雞， 的 課程， 是 總是 添加 新的 端點 如果 我們 尋找 出去 什麼 我們 想 到 有。 最後的 滑動 是 那 我們 將要 是 分享 小的 樣本 的 這 代碼。 那裡 將要 是 a 跳轉 文件 和 這 跳轉 腳本， Python 腳本， 和 安裝 指示 那裡。 Y 或者 能 嘗試 到 是 相當 簡單的 使用者 介面 哪個 將要 傳送 數據 到 當地的 伺服器 和 你 將要 得到 這 數據 後退。 它 也 有 一些 想法 在 這 指示 床單 那 你 能 嘗試 到 實施 如果 你是 有興趣的 在 嘗試 這 方法 為了 這 跳轉 Python 一體化。 那是 為了 我們。 感謝 你。
感謝 你 也 從 我。 如果 你 需要 到 接觸 我們， 你 能 做 所以 透過 這 社區。
