Nivel: Avanzado
Función del puesto: Analista / Científico / Ingeniero
Chris Gotwalt, Director de Investigación y Desarrollo Estadístico del JMP, SAS
En este tutorial, ofreceremos una visión general de cómo aplicar métodos de aprendizaje automático con las herramientas de JMP Pro. La idea fundamental es que las herramientas básicas de aprendizaje automático facilitan el modelado en comparación con los enfoques anteriores para el modelado de datos. Comenzaremos presentando los conceptos básicos de la selección de modelos en un marco de aprendizaje automático y, a continuación, mostraremos cómo configurarlo con la utilidad "Crear columna de validación". A continuación, demostraremos ADI, un nuevo enfoque para la imputación de datos faltantes, incorporado a JMP Pro 14. Posteriormente, ilustraremos las plataformas más importantes para el aprendizaje automático en JMP Pro: regresión neuronal, de partición y generalizada. Finalmente, utilizaremos la comparación de modelos para tomar la decisión final sobre qué modelo usar y el depósito de fórmulas para crear código de puntuación que permita usar el modelo fuera de JMP Pro. A lo largo del tutorial, ilustraremos la interactividad única de JMP y su estrecha relación entre datos y gráficos, lo que hace que el proceso de decisión de modelado sea intuitivo y transparente, a la vez que permite comprender mejor los modelos de aprendizaje automático de una forma que ningún otro producto puede.
