Search Results: Visual Analytics (1744)

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips | Risk Management
Sian Roberts 0
Deep learning for numerical analysis explained

Deep learning (DL) is a subset of neural networks, which have been around since the 1960’s. Computing resources and the need for a lot of data during training were the crippling factor for neural networks. But with the growing availability of computing resources such as multi-core machines, graphics processing units

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI) 챗봇은 고객 서비스를 어떻게 변화시킬까요?

고객 인텔리전스(CI)를 위한 챗봇 이미 많은 기업들이 인공지능(AI)으로 비즈니스를 자동화하고, 더 나은 고객 경험을 제공하며, 매출을 높이고 있습니다. 이미 수년 전부터 은행은 인공지능을 활용해 잠재적인 금융 사기를 탐지하고, 통신사는 고객 이탈을 예측해왔는데요. 챗봇은 한 단계 더 나아가 인공지능을 일상 가까이로 가져왔습니다. 챗봇은 머신러닝, 딥러닝, 음성 인식(voice-to-text), 자연어처리(NLP), 추천 엔진 등 여러

Analytics
Gustavo Gutman 0
Evolución Analítica en Latinoamérica

Soy muy optimista en cuanto las perspectivas de adopción de la analítica avanzada en áreas como la inteligencia artificial (AI). Especialmente porque existe una verdad innegable: los tomadores de decisión son, en su mayoría, compañías que conocen la necesidad de incursionar en el uso de analytics para obtener procesos más

Learn SAS | Programming Tips
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
[프로그래밍 팁] SAS바이야(SAS Viya) 자동화된 피처 엔지니어링 템플릿으로 예측 모델 생성하기

데이터 사이언티스트들은 작업 시간의 대부분을 데이터 준비와 피처(feature) 엔지니어링에 할애합니다. 지난 블로그를 통해 데이터 준비 작업에 유용한 프로그래밍 팁을 소개해드렸는데요. 오늘은 인공지능(AI) 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 기본 템플릿 중 ‘자동화된 피처 엔지니어링 템플릿’을 활용해 손쉽게 예측 모델을 생성하는 방법을 살펴보고자 합니다. 피처는 입력과 변수(독립 변수, 설명 변수)를 의미합니다. 그리고 피처 엔지니어링은 예측

Analytics | Data Visualization | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 마이닝과 머신러닝을 활용한 ‘시각적 분석’의 핵심 매력!

최근 독일에서 개최된 SAS 포럼에서는 데이터 과학 및 분석과 관련된 다양한 핸즈온(hands-on) 세션과 워크숍이 진행됐습니다. 이전 포럼에서는 볼 수 없었던 몇 가지 분석 동향의 큰 변화가 있었는데요. 주요 시사점을 소개합니다. 분석의 대중화 올해 워크숍의 티켓은 일찍부터 매진이었습니다. 그 자체만으로도 기분 좋은 소식이지만, 사실 더 중요한 사실을 암시하는데요. 이는 참석자 모두가

Analytics
José Mutis O. 0
La Analítica Avanzada, un componente clave para explotar el valor y el potencial de las tecnologías exponenciales

El momento tecnológico actual y su acelerada evolución se soportan principalmente en el aprovechamiento de los datos. Sin embargo, si éstos no se procesan de manera oportuna y consistente, las tecnologías exponenciales tales como: la biotecnología, la robótica, la nanotecnología, la neurociencia, el Internet de las Cosas y la Inteligencia

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
이모티콘, 감성 분석의 핵심 요소로 떠오르다

지난 7월 17일, 세계 이모티콘의 날을 맞아 애플, 유튜브, 페이스북 등 글로벌 기업들은 새로운 이모티콘을 공개하고 관련 설문조사 결과를 발표하는 등 다양한 이벤트를 진행했는데요. 많은 사람들이 습관처럼 사용하는 이모티콘은 온라인 비주얼 커뮤니케이션이라는 새로운 트렌드의 핵심 요소로 자리잡았습니다. 온라인, 특히 모바일에서 빠르고 명확하게 표현을 전달해야 할 때 이모티콘은 전 세계 누구와도

Analytics
Como transformar dados em diamantes

Num mundo de incertezas e desafios económicos, a importância da monitorização e medição do desempenho das organizações, conhecendo os comportamentos dos seus clientes e cumprindo as exigências regulatórias tornou-se evidente. Neste sentido, a Gestão de Informação, o Business Intelligence e o Analytics assim como a sua boa implementação, tornaram-se fatores críticos para a sobrevivência

Learn SAS | Machine Learning | Programming Tips
SAS Korea 0
[프로그래밍 팁] SAS VDMML로 딥러닝 모델 구축하는 방법

SAS 솔루션으로 다양한 종류의 심층 신경망(DNN;Deep Neural Network) 모델을 구축할 수 있습니다. 구체적으로 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks), 순환 신경망(recurrent neural networks), 순방향 신경망(feedforward neural networks), 오토인코더 신경망(autoencoder neural networks) 등을 생성할 수 있는데요. 오늘은 ‘SAS VDMML(Visual Data Mining and Machine Learning)'을 이용해 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 자세히 설명해 드리고자 합니다. ‘SAS 클라우드 분석 서비스’를 활용한 딥러닝

Analytics | SAS Events
비즈니스 애널리틱스의 오늘과 내일을 만나다! "SAS FORUM KOREA 2018" 개최

15일 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 SAS 고객, 파트너, 산업별 전문가 650여명이 참석한 가운데 <SAS FORUM KOREA 2018>이 성황리에 개최됐습니다. 이번 포럼에서는 인공지능(AI), 머신러닝, 사물인터넷(IoT) 등 최신 기술을 활용한 고급 분석 전략과 다양한 비즈니스 혁신 사례가 논의됐는데요. 지금부터 그 현장의 하이라이트를 소개합니다! 먼저 오병준 SAS코리아 대표이사가 환영사를 통해 오늘날 애널리틱스 이코노미

Analytics | SAS Events
Kristine Vick 0
How will IoT and AI drive transformation in health care and life sciences?

As health care evolves, its entire ecosystem – from payers and providers to pharmaceutical companies and government agencies – seeks to find common ground. More data is available than ever. But transforming information into innovation is challenging. Organizations strive to create shared goals, internally and externally, trying to improve patient

SAS Events | Students & Educators
SAS Global Forum Academic Summit レポート

4月8日から9日まで、米国コロラド州デンバーにおいて、年次のSASグローバルイベント「SAS Global Forum」が開催されました。 今年のSAS Global Forumには、2月に開催された和歌山県データ利活用コンペティションにてSAS賞を受賞した専修大学のチームを招待しました。 SAS Global Forumでは、毎回、学生・教員が参加するAcademic Summitが開催されますが、今年も4月8日に開催された本イベントをレポートいたします。

Advanced Analytics
Susan Kahler 0
How to build deep learning models with SAS

SAS® supports the creation of deep neural network models. Examples of these models include convolutional neural networks, recurrent neural networks, feedforward neural networks and autoencoder neural networks. Let’s examine in more detail how SAS creates deep learning models using SAS® Visual Data Mining and Machine Learning. Deep learning models with

Analytics | Data Visualization | Fraud & Security Intelligence
David Kennedy 0
5 things law enforcement should know about SAS Intelligence and Investigation Management

Last week at SAS Global Forum, SAS launched a new solution for law enforcement. Powered by SAS® Visual Investigator, SAS® Intelligence and Investigation Management helps agencies integrate information to uncover sophisticated criminal activity, make connections in real time, and enhance collaboration in investigations. Data and analytics can provide tremendous value

Analytics
Mike Gilliland 0
Three upcoming forecasting events

SAS Global Forum (Denver, April 8-11) Join over 5000 attendees at the biggest SAS event of the year, and see how SAS is embedding more artificial intelligence and automation into the SAS Platform. See the SAS Forecasting and Econometrics Community for the huge list of forecasting, econometrics, and time series

Learn SAS
Larry LaRusso 0
The Best Job in America

According to Glassdoor, data scientist tops the list of the 50 Best Jobs in America. The rankings are determined by combining three factors: number of job openings, salary and overall job satisfaction rating. With a median base salary of $110,000, an abundance of unfilled positions and high job satisfaction, there’s no denying that data science is hot.

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