참고: 워크숍 참가비는 별도입니다. 현재 과학 및 공학의 모든 분야에서 대규모 언어 모델과 머신러닝 응용 프로그램이 놀라울 정도로 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 본 워크숍에서는 최신 방법론을 적용하여 핵심적인 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 몇 가지 흥미로운 사례를 살펴보고, 실제 사용 사례를 단계별로 진행하면서 효과적인 분석 원칙을 설명합니다. XGBoost, Torch Deep Learning, JMP Assistant 추가 기능을 통해 이미지, 비정형 텍스트, 표 형식 데이터 등 광범위한 예측 모델링 문제를 쉽고 강력하게 해결할 수 있습니다. 본 워크숍의 주요 목표는 참가자들이 최신 머신러닝 모델을 모범 사례에 따라 적용하는 데 필요한 지식과 자신감을 향상시키는 것입니다.
참고: 본 워크숍에는 JMP Pro가 필요합니다. 워크숍 당일 JMP Pro가 설치되어 있지 않은 경우, 노트북에서 사용할 수 있는 가상 랩을 제공해 드립니다.
