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5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか？ 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。（コードの一部抜粋） 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】
Ahora más que nunca, las personas quieren explorar los datos de su organización y utilizar la analítica, incluso si no poseen habilidades analíticas avanzadas. Al mismo tiempo, el personal de TI tiene más dificultades para satisfacer las constantes demandas de acceso y preparación de datos, además de gestionar las solicitudes
On a recent trip I met a long time user and early adopter of ODS Graphics who started using GTL with SAS 9.1.3, even before it was released as production with SAS 9.2. This user has presented many papers at SGF on GTL and some hands-on sessions on ODS Graphics Designer.
“Dejar de pensar en el pasado y empezar a crear el futuro es la base de toda transformación”. - Jim Goodnight No es casualidad que este mensaje que alimenta el espíritu de transformación y digitalización de los negocios en la actualidad sea también el de la analítica, esa ciencia que SAS
Utilities can save as much as $10 million a year for every one percent improvement in forecast accuracy by optimizing asset utilization and trading strategies. Changing energy markets and an influx of data from the smart grid are providing more opportunities to reap value from energy forecasting. Improving energy forecasts
Unser Interviewpartner Marius Gödtel ist Leiter des Competence Centers Business Intelligence IT-Consulting bei der adesso AG, einem IT-Dienstleister im BI-Umfeld. Marius Gödtel ist ehemaliger Geschäftsführer der flitcon GmbH, die seit 01. Juli 2016 Teil der adesso AG ist. Herr Gödtel, wie präsentieren Sie die adesso AG auf dem SAS Forum in
In the third post of the 10 Commandments of Applied Econometrics series we discussed the issue of data exploration. Today, I will present the next commandments: keep the solutions simple and use model validation. Keep the models sensibly simple Striking the right balance between simplicity and sophistication: the models created should be neither
"How'd you lose the weight?" It was not a magic pill, special diet, or a shot from the doctor - wouldn't that have been nice? How did I lose my baby weight? I finally got back to what I've been telling folks to do most of my life: eat right
Todd Wright says addressing GDPR compliance might be just the catalyst the insurance industry needs.
In a world that never stands still, especially in the post-Brexit whirlwind the UK will soon be entering, it’s imperative that government is agile and responsive. More importantly, how can this capability be arrived at without breaking the bank? The UK Government recently released its Transformation Strategy 2017 to 2020.
I have previously discussed how to define functions that safely evaluate their arguments and return a missing value if the argument is not in the domain of the function. The canonical example is the LOG function, which is defined only for positive arguments. For example, to evaluate the LOG function
Innovation used to happen in structured cycles. The new invention was often a planned event and the domain of a select few departments within an organisation. But in today's always-on economy enterprises need to innovate on a continuous basis to keep up with new players that base their entire businesses
The ancient political maxim “divide and conquer” (Lat. “dīvide et īmpera”) has been used for millennia in politics, sociology, and psychology, mainly to manipulate people. In the last two centuries, however, this principle has also been adopted by computer science. It is widely used in computer programming, primarily in computer
This past weekend, I was a volunteer helping with an Ironman 70.3 race. I was really impressed & inspired by the athletes ... I was also excited about the quantity and variety of data generated by this type of race (compared to a regular marathon). And as a 'graph guy' I
5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデモも見られていました。 その中で、私が実施したデモ内容をご紹介します。 SASのAI機能は、SAS言語のみならず、Python, R, Java, Luaなどの汎用プログラミング言語からも活用可能ですが、このデモでは、SAS Studioを使用し、SAS言語でSASのAI機能を活用したモデル作成を行いました。 詳細（スライド版）に関しては、以下をご覧ください。（SlideShareに公開済み） SAS言語派集まれ！SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう！ from SAS Institute Japan 詳細（デモ版）に関しては、以下をご覧ください。（YouTubeに公開済み） 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう！ ～SAS Viya無償試用版利用ガイド～