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Machine Learning
Afshin Oroojlooy 0
Application of reinforcement learning to control traffic signals

In this article, we summarize our SAS research paper on the application of reinforcement learning to monitor traffic control signals which was recently accepted to the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada. This annual conference is hosted by the Neural Information Processing Systems Foundation, a non-profit corporation that promotes the exchange of ideas in neural information processing systems across multiple disciplines.

Analytics | Data for Good | Students & Educators
Jen Sabourin 0
Evaluating media claims: Just because it's 'based on data' doesn't make it true

Editor's note: This blog post is part of a series of posts, originally published here by our partner News Literacy Project, exploring the role of data in understanding our world. Every day people use data to better understand the world. This helps them make decisions and measure impacts. But how do we take raw

SAS Events
Jenn Chase 0
Unite, cultivate, replenish: 3 lessons from Doris Kearns Goodwin

Let’s flash back to a simpler year. I don’t want to date myself, so think circa 1990s. I remember sitting with my now husband watching Ken Burns’ documentary Baseball when I was first introduced to Doris Kearns Goodwin. She didn’t just know baseball – it was part of her DNA. She was smart, funny and a storyteller. I became a fan that day, and only came

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Machine Learning
Jinmo Choi 0
[텍스트 분석 #3]영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙 개발하기

지난 텍스트 분석 시리즈 2편에서는 보험사의 데이터를 이용하여 예측 모델을 개발하고, 모델의 성능을 개선하여 고객 행동에 대한 예측도를 높이는 방법을 살펴봤습니다. 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙을 개발하는 과정을 SAS Visual Text Analytics를 중심으로 알아보겠습니다. SAS Visual Text Analytics(이하, VTA)는 대용량의 비정형 데이터로부터 쉽게 인사이트를 추출할 수 있도록 설계된

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Machine Learning
Jinmo Choi 0
[텍스트 분석 #2]텍스트 변수로 예측 모델링의 성능 개선하기

지난 텍스트 분석 시리즈 1편에서는 텍스트 토픽을 분류하여 빠르게 인사이트를 확보하는 방법을 소개해드렸습니다. 이번에는 텍스트 데이터를 기반으로 고객의 행동을 예측하고, 예측 모델링의 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 이 작업에는 SAS의 머신러닝 솔루션인 SAS Visual Data Mining & Machine Learning(VDMML)이 유용합니다. 지금 이 시간에도 수많은 데이터 분석가들은 모델이 높은 성능을 발휘하도록 다양한

Analytics | Customer Intelligence
Tiffany Carpenter 0
Disruption disrupted: How COVID-19 put the customer back into digital transformation

Companies have been talking about disruption for years. The word appears in every other top-level business meeting – yet the revolution hasn’t happened. Many businesses have little to show for it. In truth, disruption needs more than enthusiasm. Without a strategy, organisations have simply transformed long, complicated paper processes into

Advanced Analytics | Analytics
Mouloud Dey 0
Mourir peut attendre… No time to die

Data, IA et transformation numérique pour l'Industrie du Futur. Fini de jouer ! Sans une approche industrielle c'est  "No future" ! Les diamants sont éternels… KHEPRI, divinité mythologique de l’Égypte ancienne symbolisant la renaissance matinale du soleil, aurait inspiré le logo d’une marque automobile centenaire, véhicule de fonction culte d’un célèbre agent

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Learn SAS | Machine Learning
Jinmo Choi 0
[텍스트 분석 #1]텍스트 토픽 분류로 빠른 인사이트 확보하기

비정형 텍스트 데이터는 인류가 생성하는 가장 큰 데이터입니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 제품 전략을 알리고, 고객 경험 개선에 도움이 되는 유용한 정보가 바로 이 데이터에 포함되어 있습니다. 비정형 텍스트 데이터의 잠재력을 최대한 활용해야 하는 이유입니다. 본 시리즈에서는 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻는 주요 방법과 이를 위한 SAS 솔루션을 살펴봅니다. 전

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