L'objectif de cette présentation est de réaliser une évaluation de profil à grand volume dans une grande table de données avec des données provenant d'une base de données (100 000 profils).
Cette tâche est réalisée à l'aide de l'explorateur de données fonctionnelles (FDE) de JMP Pro. Le profil est décomposé en différentes caractéristiques appelées « composantes fonctionnelles » (par exemple, FC1) par FDE, chaque caractéristique étant enregistrée dans une colonne. Ainsi, une caractéristique comme un creux est convertie en un scalaire représentant sa présence (par exemple, FC1 >> 0 = creux ; FC ~ 0 = plat ; FC << 0 = colline). La composante fonctionnelle FC1 peut ensuite servir d'étiquette pour l'entraînement d'un réseau de neurones. La prédiction du réseau de neurones est implémentée sous forme de formule dans le tableau de données final afin d'évaluer la courbe.
Enfin, l'ingénieur peut facilement mettre à jour les données de la base de données, les évaluations étant actualisées grâce à l'évaluation des formules. L'évaluation semble très robuste pour les données issues d'un appareil de mesure, le coefficient de détermination (R²) du réseau neuronal restant élevé, même avec de nouvelles données recueillies pendant plusieurs mois. De plus, une analyse de sensibilité est réalisée avec des données générées artificiellement à l'aide de Copilot.
