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Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
Min-Gi Cho 0
금융 사기 탐지를 위한 머신러닝 핵심 요소

현대 기업에게 금융 사기, 이상 거래 탐지는 분명 어려운 도전과제입니다. 실제 사기 거래 발생률은 낮고 기업 활동의 극히 일부분에 해당되지만, 문제는 적절한 툴과 시스템을 갖추지 않는다면 엄청난 금전적 손실을 야기하는 범죄로 빠르게 이어질 수 있다는 것입니다. 더군다나 금융 사기 범죄자들은 계속해서 새로운 사기 수법을 고안해내고 점차 정교해지고 있는데요. 한가지 좋은

Programming Tips
Rick Wicklin 0
What is a factoid in SAS?

Have you ever seen the "Fit Summary" table from PROC LOESS, as shown to the right? Or maybe you've seen the "Model Information" table that is displayed by some SAS analytical procedures? These tables provide brief interesting facts about a statistical procedure, hence they are called factoids. In SAS, a

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Herausforderungen und Möglichkeiten (Teil 2)

Bankkunden werden auch immer anspruchsvoller. Im Zeitalter von Google, Apple, Facebook und Amazon haben wir uns daran gewöhnt, personalisierte Angebote auf Basis der von uns freiwillig zur Verfügung gestellten Daten zu erhalten. Hier ist sie wieder, unsere Chatbot-Idee aus meinem 1. Beitrag zu KI in der Bankbranche, und es gibt

Analytics | Internet of Things
SAS Korea 0
사물지능(Intelligence of Things), 분석이 약속한 미래 사물인터넷

‘사물인터넷(IoT)’ 세상을 바꾸다 데이터 포 굿(Data for Good)! 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 성장과 함께 점점 더 많은 분야에서 데이터가 선하고 유용하게 사용되고 있습니다. 하루가 다르게 데이터를 수집하고 인사이트를 생성하기 위한 독창적이고 참신한 방식이 소개되고 있는데요. 환자가 치료 계획을 잘 지킬 수 있도록 돕는 스마트 알약: 사람이 삼킬 수 있는 센서는 약의 복용뿐만 아니라

Analytics | Data Visualization
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
분석 스토리텔링, 데이터 시각화를 이용한 설득의 기술

‘호모 나랜스(Homo Narrans)’라는 단어를 들어보셨나요? ‘이야기하는 사람’을 뜻하는 라틴어로 1999년 미국의 영문학자 존 닐(John Niels)이 동일 제목의 저서를 통해 처음 소개했습니다. 그는 인간은 태생적으로 이야기하려는 본능을 가지며, 이야기를 주고받지 않고서는 살아갈 수 없고, 이야기를 통해 사회를 이해한다고 설명했는데요. 이야기는 기억에 남으며, 사람과 감정적으로 연결되고, 행동을 고취시킵니다. ‘이야기하다’라는 뜻의 ‘스토리텔링(Storytelling)’은 지속적이며

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Ein Fallbeispiel (Teil 1)

Selbstfahrende Sport Utility Vehicle auf unseren öffentlichen Straßen, Siri immer im Zugriff, Alexa im Wohnzimmer … Künstliche Intelligenz und die dahinter funktionierenden Machine-Learning-Verfahren begegnen uns bereits heute, zum Teil eingebettet in den Alltag, zum Teil mit unserem „Wow“, wenn die US-Verkehrsaufsichtsbehörde NHTSA bestätigt, dass es bei einem Unfall mit einem selbstfahrenden

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 3탄"

현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 대망의 마지막 시간입니다. 이전 블로그를 통해 다양한 유형의 모델을 결합하는 방법을 소개해드렸다면, 오늘은 다양한 유형의 데이터를 결합하고, 모델의 다양한 변수를 활용하는 방법에 대해 이야기하고자 합니다. 이전 시리즈를 놓치셨나요? 블로그 1탄, 블로그 2탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델

Analytics
Rick Wicklin 0
Should you use principal component regression?

This article describes the advantages and disadvantages of principal component regression (PCR). This article also presents alternative techniques to PCR. In a previous article, I showed how to compute a principal component regression in SAS. Recall that principal component regression is a technique for handling near collinearities among the regression

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management | Machine Learning
Sandra Hernandez 0
Las 10 tendencias para continuar con la transformación digital en el 2018

Es claro que este año que está por finalizar ha traído grandes cambios para todo el mundo en cuanto a transformación digital se trata, se estructuraron cambios en las industrias, la economía e incluso las formas de comunicación con sus clientes. Pero la tecnología no se detiene y cada día que pasa

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Andreas Becks 0
KI steckt noch in den Kinderschuhen – warum eigentlich?

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische

Analytics | Learn SAS
Rick Wicklin 0
Principal component regression in SAS

A common question on discussion forums is how to compute a principal component regression in SAS. One reason people give for wanting to run a principal component regression is that the explanatory variables in the model are highly correlated which each other, a condition known as multicollinearity. Although principal component

Data Visualization | Learn SAS | Programming Tips
Sanjay Matange 0
Tips and tricks: Segmented discrete axis

The previous post on Multiple Blank Categories showed how to include multiple blank categories on the axis.  But, given the purpose for this was to separate different segments in the data, I also included ideas on how to segmented a discrete axis using reference lines or Block Plot.  A similar idea

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