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Every November, we celebrate Veterans Day and Military Family Appreciation month to honor the service and sacrifices that service members, veterans and military families make to keep our nation safe and protect our freedom. Join us in recognizing the amazing people at SAS who have served and continue to serve

In several previous articles, I've shown how to use SAS to fit models to data by using maximum likelihood estimation (MLE). However, I have not previously shown how to obtain standard errors for the estimates. This article combines two previous articles to show how to obtain MLE estimates and the

In a previous post, we explored the intricacies of panel data regression. We unveiled a range of panel models and demonstrated their application in estimating cigarette demand by using the CPANEL procedure. However, achieving reliable insights in the realm of panel data regression requires addressing practical challenges. These would include

I recently had two incredible opportunities: to visit the White House for a landmark executive order signing and to make remarks at a US Senate AI Insight Forum. The AI Insight Forum was part of a bipartisan Congressional effort to develop guardrails that ensure artificial intelligence is both transformative and

The ability to analyze and derive insights from vast amounts of information is invaluable. As industries increasingly rely on data-driven decision-making, there is a growing demand for professionals with expertise in applied analytics. To bridge this skills gap, academic institutions seek innovative ways to provide students with hands-on experience. Integrating

Today’s consumers don’t want to be talked to; they want to have a conversation. They want to be marketed to as individuals, not as faceless members of the masses. Consumer packaged goods (CPG) organizations, in particular, recognize the value of these conversations. This dialogue – via loyalty programs, promotions, social

Have you heard of Thai Yoga? It often gets confused with Tai Chi, but Thai Yoga is a modality of healing that is an Ayurvedic (Ancient Indian Medicine) tradition. During the time of Buddha, monks went to Thailand to set up temples and practiced healing arts which consisted of a

A previous article shows how to use Monte Carlo simulation to approximate the sampling distribution of the sample mean and sample median. When x ~ N(0,1) are normal data, the sample mean is also normal, and there are simple formulas for the expected value and the standard error of the

In today’s world of financial services, a well-crafted decisioning system is paramount, whether you're dealing with credit risk, fraud prevention, financial compliance, or any other critical aspect. Occasionally, financial services organizations decide whether to buy a risk decisioning system or build one using in-house resources. This quandary demands careful consideration

本記事では、Critical Thinking Crew - Health Monitoring to Prevent Solitary Deathについて、チームメンバーに直接お話を聞き、背後にある思いやチャレンジなどについて解き明かします。 SAS Hackathon 2023 参加の背景 チームCTCのリーダー福永氏にとって今回のSAS Hackathon参加には特別な思いがあった。福永氏の個人的な活動として取り組んでいるプロボノを通して、孤独死にまつわる社会的課題があることを認識していたからだ。 日本では孤独死する人が年間25000人を超えていて、遺体が発見されるまでに平均2週間以上かかり、発見時に腐敗が進んでいることも多いそうです。これは高齢者の課題と捉えられがちですが、現役世代の孤独死も4割近くあるという報告があります。この社会的課題に取り組むという構想を2022年末頃から抱き始め、ソリューションの中身を漠然と考えていました。 それとは別にスマホカメラで脈拍を計測する手法があることを知った時、彼の頭の中で課題とソリューションが繋がり、構想が具体化し始めた。そこにタイミングよくSAS Hackathon開催の知らせが届いたためエントリーすることにした。 所属する部署においても企業のESG分析などに携わることもあり、ソーシャル・グッドのための活動としてハッカソン参加は会社も後押ししてくれました。 エントリー部門はヘルスケア&ライフサイエンス部門になった。福永氏にとって今回が3回目のSAS Hackathonの参加となった。1回目では数値データを、2回目ではテキストデータを扱ってきたが、3回目の今回では画像データを扱うことになった。 ハッカソンに取り組む上で直面した様々なチャレンジ 繁忙期と重なってしまった メンバー全員が非常に繁忙なタイミングと重なってしまったため、登録したあとにしばらく活動ができず、着手できたのは締め切りまで1か月を切ってからになってしまった。 結果的に最後の2週間でなんとか作り切ったという感じです。メンターさんが何度か相談会を設けてくれたこともあり、色々と困りごとを相談できましたし、良いペースメーカーになりました。 画像認識技術の習得と専用環境の準備 画像認識専門のエンジニアがメンバーにいなかったものの、画像認識に関するSASのブログとオープンソースの専用のライブラリを駆使して何とか乗り切った。まずは画像認識に関する知識を習得することろから始めた。 物体検知モデルのチュートリアルで骨格推定のやり方を学びました。遠回りのようで実はそれが一番手っ取り速かったと思います。 顔色から脈拍を推計する手法に関しては公開コードを探して利用することにした。姿勢推定のためのモデル訓練が短時間で収束するような工夫もした。また通常は必要になる環境構築のための工数を、Google Colaboratory(WEBブラウザ上で機械学習を実行できるサービス)を利用することで大幅に削減した。 また当初物体検知モデルをファインチューニングするうえで、与えられた環境とは別の環境を構築する必要がありました。そこはGoogle Colaboratoryを導入することで難なくクリア出来たのですが、GPUで事後訓練した後の物体検知モデルをCPU版に変更する部分でエラーが多発して大変でした。 その他、今回使用することにした物体検知モデルをSASとインテグレーションする部分の経験が無かったため新たな経験を得ることとなった。 具体的な取り組み内容 スマホで撮影した動画を利用 スマホで自身を撮影することで姿勢やバイタルを推定し、危険な状況になったら友人・家族に通知する自衛ツールを開発した。 一般的な見守りサービスですと、器材の設置や、知らない人に監視されている感じに抵抗感がある人が多く、特に比較的若い層にこの傾向があるとプロボノの活動を通して聞いたことがあります。そこでスマホを利用することにしたんです。 次に姿勢推定のための物体検知モデルをSAS Viya上に搭載した。スマホで撮影した動画から姿勢の状態を推定できるものだ。加えて、顔色の微妙な変化を波形から捉え、心拍数を推定した。最後に、姿勢と心拍数から、「倒れている」かつ「心拍数が極端に低い」等の閾値に該当する場合にアラートを発出する仕組みを構築した。 物体検知モデルの訓練とバイタル判定ルールの作成 使ったデータは2種類ある。まず物体検知モデルの事後訓練に必要な画像データについては、CTC社内にあった画像データを利用した。最終的に厳選した1500枚でモデルの事後訓練をした。 事後訓練には画像のアノテーションが必要だった。アノテーション作業の内容は、映っている人物を四角い枠線で囲い、囲われた人物がどのような姿勢でいるのか注釈を付ける、というものだ。姿勢の種類は全部で4種類、立っている、寄りかかっている、座っている、倒れている、の中からアノテーション作業者が手動で選択することになる。 そこは子会社のCTCひなり株式会社の障がい者スタッフさんの助けを借りることができ、大幅な工数削減を実現できました。1500枚のアノテーション作業を1週間で完了してもらえました。 脈拍の低下の推定に必要な心拍データについては、オープンデータを利用した。このデータは寝ている状態から運動して休息するという一連の流れを時系列で保持する波形データだ。 「こういう状況でこういう数値であれば生存を疑うレベルに該当すると言って良い」というルールを作るためにこのデータを用いました。心拍データのクレンジング作業には、Viyaのデータ準備機能を使いました。こちらはGUI上で簡単に実行できました。 成果 孤独死抑止ユースケースとして開発したが、事務作業員や建築現場の作業員のヘルスチェック、大規模災害時のトリアージ支援等、多くの応用例が考えられる。結果として技術部門賞を受賞することができた。 非常に名誉なことで会社のみんなや家族・友人もとても喜んでくれました。また、安定したViya環境を好きなだけ触れたことも大きな収穫でした。普段の業務では中々使うことのない機能を使うことができ、勉強になりました。 展望

The relationship between trust and accountability is taking center stage in the global conversations around AI. Accountability and trust are two sides of the same coin. In a relationship – whether romantic, platonic or business, we trust each other to be honest and considerate. Trust is fueled by actions that showcase

Welcome back to my SAS Users blog series CAS Action! - a series on fundamentals. In this post, I'll show how to create user defined functions (UDFs) for the distributed CAS server using SAS and CASL code. Once the UDF is created, you can use it on the CAS server with programming

Much of the discussion around how to manage the advanced forms of artificial intelligence—machine learning, generative AI, large language models—deals with them only as technologies. This is a mistake. Like any employee, AI must be onboarded to learn "how we do things around here." Advanced forms of AI have characteristics

An elementary course in statistics often includes a discussion of the sampling distribution of a statistic. The canonical example is the sampling distribution of the sample mean. For samples of size n that are drawn from a normally distribution (X ~ N(μ, σ)), the sample mean is normally distributed as

In this era of technology dominated by AI and rapid advancements, trust has emerged as a critical pillar of our interconnected world. As Reggie Townsend, Vice President of the Data Ethics Practice at SAS, explains, we must understand that trust is essential for meaningful relationships and the functioning of civil