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キンモクセイの香りに浸かって

秋の風物詩であるキンモクセイ(金木犀)は、オレンジ色のフルーティで甘い香りが特徴で、英名はまさしく「フレラント・オリーブ(Fragrant olive)」。香りを楽しむには朝がおすすめで、酵素が活発になるため香りが強くなるそう。ぜひ通勤・通学時に香ってほしい。 キンモクセイはすべて国から持ち込まれた雄株のみで増やしたクローンなので、通常の植物と違って、同じ地域では一斉に開花する。サクラの場合とは逆に、キンモクセイの開花は寒くなる地域から徐々に、東北から九州に向かって進んでいく。ちなみに北海道と沖縄には挿し木がないらしい。 さて、今春のサクラの開花が暖冬で約1週間遅れたのに続き、今秋のキンモクセイも平年より遅れ気味の開花。これは夏が長引いたのが影響しているはずである。実際に10月の平均気温を見ると、関東や近畿は平年より高め、中国地方や九州北部は平年並み、ということで関東や近畿で開花が遅れているとみている。 サクラの開花予測には積算気温が用いられるが(春になると回帰分析を思いだす)、キンモクセイも高温が続くと遅れるため、同様の指標が考えられる。より精緻な統計モデルで予測することも可能である。おくれじとキンモクセイの香りに浸りながら、開花日を予測してみたい。 住宅価格や企業の売上予測においても、ローン支払いの不履行の可能性を見通すにしても、因果解析の手法が用いられる。11~12月は、線形回帰、ロジスティック回帰、生存時間など因果解析のコースがオンパレード(トレーニングコース詳細とスケジュール | SAS)、興味があれば受講してみるのも良いだろう。 2024年11月初旬 相吉 

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L'essor des données synthétiques et leur impact sur l'intelligence artificielle

Dans le paysage technologique actuel, les données synthétiques, nouveau sous ensemble de l’IA générative, apportent de nouvelles pistes de réflexion pour la création des modèles d'intelligence artificielle.   Contrairement aux données traditionnelles, pouvant être limitées par des contraintes de biais, de quantité, ou encore des contraintes de confidentialité et de conformité,

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Héctor Cobo 0
IA generativa y analítica avanzada: el futuro de la innovación corporativa

El futuro de la innovación empresarial no solo está llegando, está ocurriendo ahora. La reciente clausura del evento SAS Innovate On Tour 2024 en la Ciudad de México dejó claro que la inteligencia artificial generativa (GenAI) y la analítica avanzada están cambiando radicalmente la manera en que las organizaciones operan

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Rick Wicklin 0
Interactive procedures in SAS

SAS software supports two kinds of procedures: interactive and non-interactive. Most SAS procedures are non-interactive. They begin with a PROC statement, include one or more additional statements, and end with a RUN statement. When SAS encounters the RUN statement, the procedure executes all statements, then exits. On the other hand,

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Rick Wicklin 0
The three-sigma rule

A remarkable result in probability theory is the "three-sigma rule," which is a generic name for theorems that bound the probability that a univariate random variable will appear near the center of its distribution. This article discusses the familiar three-sigma rule for the normal distribution, a less-familiar rule for unimodal

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統計学に羽が生えて「コスモス」へ

秋の花といえば、「秋桜」という漢字名を持つコスモスが思い浮かぶ。コスモスはピンク、赤、白、黄、オレンジ、さらには複合色といったさまざまな色があり、実にカラフルである。発色やその遺伝的要因について統計的に研究することは面白いかもしれない。品種改良や育種に役立つ情報が得られるはずだ。 コスモスは非常に丈夫で、日当たりと風通しの良い場所であれば、土質をあまり選ばずに育つ。したがって、庭や花壇で栽培され、切り花や生け花などにも利用されてきた。コスモスの花壇のデザインに関する研究も興味深い。色の組み合わせや配置が視覚的、心理的にどう影響するかを統計的に分析すれば、より素敵なレイアウトやデザインが見つかるだろう。 さて、コスモスという名前は、ギリシャ語で「秩序」や「調和」を意味するそう。色の組み合わせがどれだけ秩序を保ち、調和しているかという視点で花壇のレイアウトやデザインを観察するのも、秋を楽しむ一つの方法かもしれない。 秩序や調和という意味に加え、花が星型に開いて輝く様子から、宇宙を意味する「コスモス」という名前が付けられたのかもしれない。 統計学の世界に長年身を置いてきた私にとって、機械学習やAIはまさに新大陸、いや宇宙と言っても過言ではない。ビッグデータとマシンパワーの力によって、統計学に手足が付いた、羽が生えたように進化したと言えると思う。SASでは、機械学習やAIのトレーニングコースが、中級から上級まで、年に数回開催されているので(トレーニングコース詳細とスケジュール | SAS)、ぜひ受講してみてはどうだろうか。 2024年10月初旬 相吉

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Hyeshin Hwang 0
개발자와 모델러를 위한 완벽한 작업환경, SAS Viya Workbench를 소개합니다.

개발자와 모델러는 데이터를 찾고 검증하거나 부서간에 협업할 때, 그리고 작업 결과를 엔터프라이즈 플랫폼에서 운영할 때 여러 문제에 직면합니다. 데이터 분석 및 머신 러닝 모델에 셀프 서비스 방식의 온디맨드 컴퓨팅 환경을 사용하면 생산성과 성능을 높이는 동시에 IT 지원과 비용을 최소화할 수 있습니다. 지난 7월 출시된 SAS Viya Workbench(바이야 워크벤치)는 클라우드 환경의

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Bang-Bon Goo 0
'생성형 AI’와 ‘전통적 AI’, 결합하면 시너지 업!

생성형 AI는 기업의 생산성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 모든 기업이 성공적으로 도입하는 것은 아닙니다. 822명의 기업 리더와 이사회 임원을 대상으로 실시한 가트너의 새로운 설문조사 결과, 현재 9%의 기업이 생성형 AI를 활용해 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있다고 나타났습니다. 하지만 데이터 품질 저하,

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José Humberto López 0
El futuro de la experiencia de cliente. Así es cómo la IA generativa está transformando esta área

En un mercado con clientes cada vez más exigentes, la experiencia del cliente se ha convertido en un factor decisivo. En este contexto, la IA generativa emerge como un aliado estratégico, transformando la gestión de la experiencia del cliente y fortaleciendo la relación con ellos.  Desde conversaciones automatizadas hasta la

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ひまわりの成長ルールを見つけようと

夏といえばひまわり。鮮やかな黄色は一輪でも強い存在感を放ち、我が家の食卓を飾る花でもある。ひまわりの花は常に太陽に向かって咲き、時間とともに太陽を追いかけるとされている。しかし、実際にはこのように動くのは芽生えから開花前のつぼみの時期までの話だ。 自然界にあるひまわりの成長には、太陽、気温、降水量、土壌など多くの要因が影響するが、これらの要因がどう関係するのだろうか。人工的な実験でも可能だが、たとえばひまわりの成長データを収集し、統計分析を用いることで最適な成長条件や栽培環境が特定できるはずだ。また、ビッグデータならではの機械学習アルゴリズムを使えば成長のルールやパターンを見つけることもできる。アナリティクスを駆使すれば(SASで開講中のアナリティクスコースはこちら⇒トレーニングコース | SAS)、収穫量の予測や最適な施肥方法、栽培条件も見つけられるだろう。実際、ひまわりの市場は世界で5.6兆円に登る巨大なマーケットなのだ。 ところで、ひまわりといえば気象衛星を連想するのは私だけだろうか。初代号が1977年に打ち上げられ、今度が10号になるが、最初は愛称で呼ばれていたものが後に正式名称となった。気象庁のサイト(気象庁 Japan Meteorological Agency)では、ほぼリアルタイムでひまわりの衛星写真がさまざまな切り口から見られるが、天気や防災に関する情報のほか、上記のような分析に欠かせない環境や気象のデータも豊富に提供されている。 2024年9月初旬 相吉

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