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Advanced Analytics
Byoung-Jeong Choi 0
SAS AutoML이 주도하는 분석 인사이트

AutoML은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하는 AI기술중 하나입니다. AutoML은 시티즌 데이터 사이언티스트는 물론 데이터 사이언티스트도 더 빨리 더 많은 모델을 구축하고, 모델의 정확도를 개선하여 보다 생산적인 과제에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 기업은 조직 전반에 업무 효율성과 전문성을 강화할 수 있습니다. SAS AutoML 플랫폼의 핵심은 분석 라이프사이클 프로세스

Analytics | Data Management | Students & Educators
Katrina Miller 0
Minnesota longitudinal data system exploring COVID's effects on pre-k to workforce journey

Minnesota's longitudinal data system integrates early childhood education, K-12, postsecondary and workforce data to create a panoramic view of education outcomes. The merging of systems results in data linking and improves the overall data quality and performance of the P-20 Statewide Longitudinal Education Data System (SLEDS) and Early Childhood Longitudinal

Analytics
Keun-Tae Kim 0
SAS Viya, 클라우드에서 빠르고 신뢰성 있는 의사결정 실현  

분석은 왜, 전사적으로 활용되지 못할까요? 최근 맥킨지 연구에 따르면 AI와 분석을 전 세계 산업 전반에 적용할 경우, 약 9조~15조 달러의 가치 창출이 가능합니다. 그런데도 오직 8%의 주요 기업만이 전사적으로 분석을 활용하고 있습니다. 무려 90% 이상의 기업이 분석을 조직의 모든 영역으로 확산하지 못하고 있는 것입니다.    조직 내 분석 확산과 관련하여 주요 관계자들은 각기 다른 고민을 안고 있습니다.  ▶IT리더는 제한된 비용으로 신기술을 적용하고 혁신을 이루어야 합니다. 한편으로는 끊임없이 개발 및 변경되는 분석 모델을

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