预测建模涵盖一系列利用历史数据预测未来结果的技术，几乎涵盖所有定量学科。JMP 学生版拥有强大的预测建模功能，包括一系列分类和回归算法、自动模型交叉验证以及模型比较和部署。其无代码界面使不同背景的学生都能轻松掌握高级预测建模。
本次网络研讨会将演示使用 JMP 学生版进行预测建模教学的工具和技巧。主题包括：
适合各种模型类型（例如决策树、神经网络）
用于解释模型的可视化
模型交叉验证和比较
用于深度神经网络（包括图像分类）的 Torch 深度学习插件
JMP教学技巧和资源
