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4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례
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JMP/Python 에코시스템 성공사례
이광기(한얼솔루션)
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1. 비지니스 영역
1.1 빅데이터 클라이언트
v18~
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1.1 빅데이터 클라이언트
JSL에서 Query, Python 모두 가능
1. 비지니스 영역
1.1 빅데이터 클라이언트
JSL Query
JSL Python Query
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1. 비지니스 영역
1.2 JMP Client
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1. 비지니스 영역
1.3 Python Client
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1. 비지니스 영역
1.4 IGEO 로드맵
> MariaDB/Test/CAE(ANSYS,Abaqus ...) + 설계방법론(DFSS) 통합
DFSS: Design For Six Sigma
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1. 비지니스 영역
1.4 IGEO 로드맵
> JMP/Python 머신러닝 에코시스템 기반 최적화
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.1 LOFAS
LOFAS: Loads Flight Test Data Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.1 LOFAS
LOFAS: Loads Flight Test Data Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.1 LOFAS
LOFAS: Loads Flight Test Data Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.1 LOFAS
LOFAS: Loads Flight Test Data Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.1 LOFAS
LOFAS: Loads Flight Test Data Analysis System
- 14. Copyright © SAS Institute Inc. All rights reserved.
2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.2 IPAS
IPAS: Integrated Process Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.2 IPAS
IPAS: Integrated Process Analysis System
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어
JMP Pro는 최소 16가지 머신러닝
알고리즘(Method) 제공
JMP Pro Model Screening 적용
머신러닝 모델 자동 선정
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어
볼 베어링 Neural Boosted 머신러닝
Miisclassification Rate
Training = 0.0025, Validation = 0.0033
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어
> Formula Deopt => C, Python, JAVAScript, SAS, SQL 코드 자동 생성
Python C
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어: 특징 추출
PyFEWavelet(Python Feature Extraction by using the Wavelet Transformation)
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2. Explore 성공 사례(구축 사례)
2.3 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어
PyFEWavelet 적용
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.1 JMP/Python 머신러닝 에코시스템 기반 최적화 로드맵 for PyAnsys
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize: GFM2TC
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
Contour Profiler
Prediction Profiler, Surface Profiler
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
Predictor Screening, Variable Importance
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
JMP Desirability Function
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize Python PSO(Particle Swam Optimization) with JMP COM API
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize
JMP Desirability Function = Python PSO
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3. Optimize 성공 사례(구축 사례)
3.2 Identify/Generate/Explore/Optimize: JMP Hybrid 머신러닝 기반 순차적 최적설계
- 32. Copyright © SAS Institute Inc. All rights reserved.
4. 요 약
1) JMP/Python 에코시스템 로드맵 IGEO
2) 빅데이터 클라이언트(JMP Client, Python Client)
3) JMP/Python 대시보드(LOFAS, IPAS, 머신러닝 고장 감지 & 헬스케어)
4) JMP/Python 머신러닝 최적설계(jmp_python script, PyAnsys, Pyabaqus)
