JMP関数データエクスプローラー：曲線評価と大規模データセットへの適用をワンクリックで実現本プレゼンテーションの目的は、データベースから取得したデータ（10万件のプロファイル）を用いて、大規模なデータテーブルにおける大量のプロファイル評価を行うことです。
このタスクは、JMP Proの機能データエクスプローラー（FDE）を使用して実行されます。プロファイルは、FDEによって「機能コンポーネント」（例：FC1）と呼ばれる異なる特徴に分割され、各特徴ごとに列に保存されます。そのため、ディップなどの特徴は、その特徴の存在を表すスカラー値に変換されます（例：FC1 >> 0 = ディップ、FC ~ 0 = フラット、<< 0 = ヒル）。機能コンポーネントFC1は、ニューラルネットワークのトレーニングのラベルとして使用できます。ニューラルネットワークからの予測は、最終データテーブルに数式として実装され、その曲線を評価します。
最後に、エンジニアはデータベースからデータを簡単に更新でき、評価式として更新された評価結果を取得できます。この評価は、測定装置から生成されたデータに対して非常に堅牢であると思われます。なぜなら、ニューラルネットワークのR二乗値は、数か月分の新しいデータを使用してもかなり高い値を維持しているからです。さらに、Copilotを使用して人工的に生成されたデータを用いた感度分析も実施しました。
