지난 블로그 포스팅 #1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 AI기반의 SAS Visual Analytics 분석 솔루션을 활용하여 임상시험 SDTM 데이터의 탐색 및 시각화 리포트의 활용에 대해 알아보겠습니다. Clinical Data
강화 학습(RL)은 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들면, 로봇 공학, 산업, 자동화, 대화 생성, 헬스케어 치료 추천 사항, 주식 거래 및 컴퓨터 게임이 포함됩니다. SAS Visual Data Mining and Machine Learning은 FQN(Fitted Q-Networks)과 함께 배치 강화 학습 기능을 한동안 제공했습니다. 흥미로운 소식은 SAS가 DQN(Deep Q-Networks)을 통해 온라인 "실시간" 강화 학습을 제공한다는
임상시험을 비롯한 모든 업무에서 분석은 필수이며, 점점 고급분석을 필요로하고 있습니다. 이번 블로그 포스팅은 2편으로 나누어 1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개합니다. 이어 2편에서는 임상시험의 SDTM 데이터를 활용하여 SAS Visual Analytics 솔루션에 어떻게
