Fundamentos de modelado predictivo y aprendizaje automático con aplicaciones químicasNos encontramos en medio de un crecimiento increíble y exponencial de las aplicaciones del aprendizaje automático en todas las ramas de la ciencia y la ingeniería. El maravilloso mundo de la química ofrece varios ejemplos fascinantes donde la aplicación de métodos modernos puede aportar nuevos conocimientos clave. Analizaremos paso a paso algunos casos de uso, ilustrando principios de análisis eficaces. Los complementos XGBoost, Torch Deep Learning y JMP Assistant ofrecen un acceso sencillo y potente, abarcando una amplia gama de problemas de modelado predictivo para imágenes, texto no estructurado y datos tabulares. Nuestro objetivo principal es proporcionarle un mayor conocimiento y confianza en la aplicación de modelos modernos de aprendizaje automático con las mejores prácticas. Se requiere JMP Pro para este taller.
