Livello: Avanzato
Funzione lavorativa: analista/scienziato/ingegnere
Chris Gotwalt, JMP Direttore della ricerca statistica e dello sviluppo, SAS
In questo tutorial forniremo una panoramica generale su come applicare metodi di apprendimento automatico utilizzando gli strumenti in JMP Pro. L'idea essenziale è che gli strumenti di base dell'apprendimento automatico semplificano effettivamente la modellazione rispetto ai precedenti approcci alla modellazione dei dati. Inizieremo introducendo i concetti di base su come vengono scelti i modelli in un framework di apprendimento automatico, quindi mostreremo come impostarli con l'utilità Make Validation Column. Quindi mostreremo ADI, un nuovo approccio all'imputazione dei dati mancanti che è stato aggiunto a JMP Pro 14. Dopodiché illustreremo le piattaforme più importanti per l'apprendimento automatico in JMP Pro: Neural, Partition e Generalized Regression. Alla fine utilizzeremo Model Comparison per prendere una decisione finale su quale modello utilizzare e utilizzeremo Formula Depot per creare codice di punteggio per utilizzare il modello al di fuori di JMP Pro. In tutto il corso illustreremo l'interattività unica in JMP e la sua stretta associazione tra dati e grafici, che rende il processo decisionale di modellazione intuitivo e trasparente, consentendo anche di "vedere all'interno della scatola nera" dei modelli di apprendimento automatico in un modo che nessun altro prodotto può.
