Modellizzazione predittiva e apprendimento automatico

Elimina le congetture. Non lasciare il futuro al caso.

  • Modelli migliori e più utili grazie a tecniche di modellizzazione predittiva moderne come regressione, reti neurali e alberi decisionali.
  • Adattamento automatico a più modelli predittivi e possibilità di identificare quello dalle prestazioni migliori tramite screening del modello.
  • Niente sovraparametrizzazione grazie alla crossvalidation e alla crossvalidation su K partizioni.
  • Metodi di apprendimento automatico utilizzabili senza dover scrivere una riga di codice né ottimizzare gli algoritmi.
https://share.vidyard.com/watch/K4qXwBcTXajsVGgg6Gp6tm
Con JMP è possibile individuare il modo più efficace per suddividere i dati o mostrare i risultati di un modello macchina, evitando perdite di tempo nel richiedere al programma di eseguire ciò per cui non è stato progettato.
Greg Mattiussi
Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers

Modellizzazione predittiva con JMP: funzionalità in evidenza

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