레벨: 고급
직무 기능: 분석가 / 과학자 / 엔지니어
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 부문 JMP 이사
이 튜토리얼에서는 JMP Pro의 도구를 사용하여 머신 러닝 방법을 적용하는 방법에 대한 일반적인 개요를 제공합니다. 핵심 아이디어는 머신 러닝의 기본 도구가 실제로 모델링을 이전의 데이터 모델링 방식보다 더 쉽게 만든다는 것입니다. 머신 러닝 프레임워크에서 모델을 선택하는 방법에 대한 기본 개념을 소개한 다음, Make Validation Column 유틸리티를 사용하여 설정하는 방법을 보여드리겠습니다. 그런 다음 JMP Pro 14에 추가된 누락된 데이터 임퓨테이션에 대한 새로운 방식인 ADI를 시연합니다. 그런 다음 JMP Pro에서 머신 러닝을 위한 가장 중요한 플랫폼인 신경망, 분할 및 일반화 회귀를 설명합니다. 마지막에는 모델 비교를 사용하여 사용할 모델에 대한 최종 결정을 내리고 Formula Depot을 사용하여 JMP Pro 외부에서 모델을 사용하기 위한 스코어링 코드를 만듭니다. 전반적으로 JMP의 고유한 상호 작용성과 데이터와 그래프 간의 긴밀한 연관성을 설명하여 모델링 결정 프로세스를 직관적이고 투명하게 만들 뿐만 아니라 다른 제품에서는 할 수 없는 방식으로 머신 러닝 모델의 "블랙박스 내부를 볼 수 있게" 합니다.
