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Analytics | Fraud & Security Intelligence
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Advanced Analytics – mehr Effizienz in der Steuerverwaltung

Die Steuerbehörden sind wahrscheinlich nicht jedermanns Lieblingsorganisationen. Aber überall auf der Welt spielen sie eine Schlüsselrolle bei der Erhebung von Einnahmen, die es den Regierungen ermöglichen, Geld für wichtige öffentliche Dienstleistungen auszugeben. Man braucht nur die Medienberichterstattung über die Steuerhinterziehung einiger großer Technologieunternehmen zu lesen und die dazugehörigen Bemühungen der

Analytics | Data Management | Fraud & Security Intelligence
SAS Korea 0
법 집행 기관, 데이터 통합 분석으로 조사 역량 강화

작은 정보 하나라도 범죄 조직 전체를 드러내는 실마리가 될 수 있습니다. 그렇지만 법 집행 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 조사관은 유례 없이 많은 양의 데이터를 직면하고 있는데요. 조사나 인텔리전스 개발 활동의 핵심은 이러한 데이터에서 의미를 찾고 잘 드러나지 않는 연결고리를 이해하는 것입니다. 데이터와 분석은 행동으로 옮길 수 있는 인텔리전스를 식별하고 수사를

Analytics
Descodificar o Blockchain

Nos últimos tempos tem-se falado muito de criptomoedas, Blockchain... mas exactamente o que é que essa tecnologia faz e de que forma irá impactar as empresas? Perguntas que o Business Analytics fez a Sam Penfield, Advisory Solutions Architect no SAS, um especialista em consultadoria e desenvolvimento de software que, nos

Analytics | Fraud & Security Intelligence | Risk Management
Patrick Töniges 0
Sterben klassische Transaktions-Monitoring-Systeme in der Geldwäscheprävention aus?

Im Rahmen meiner Tätigkeit im Vertrieb von Compliance-Software-Lösungen bin ich hauptsächlich im Bankensegment unterwegs, zunehmend aber auch bei Versicherungen. Dank kluger CRM-Systeme wird mir bewusst gemacht, dass ich in acht Jahren etwa 1.600 Gespräche mit den Verantwortlichen für Geldwäsche- und Betrugsprävention geführt habe. Das ist unfassbar. Wir „Vertriebler“ produzieren zwar

Analytics
Mike Gilliland 0
Death to the RFP (Part 2 of 2)

The BFD on RFPs Software selection teams are prone to issuing lengthy requests for information (RFIs) or requests for proposals (RFPs), with page after page of check boxes for so-called requirements. Vendors stay in contention by dutifully checking off each box as either “available now,” “available in next release,” or

Advanced Analytics | Data for Good
SAS Korea 0
헬스케어 데이터 분석, ‘인간 중심 의료’ 체계를 구축하다

3월 라스베이거스에서 전 세계 4만명 이상의 헬스케어 IT 전문가, 임상의, 기업 경영진 등이 참여한 가운데 세계적인 헬스케어 IT 컨퍼런스 ‘HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)’가 개최됐습니다. 기조연설을 맡은 에릭 슈미트(Eric Schmidt) 전 구글 CEO는 인간 중심 의료(person-centered care)의 중요성에 대해 역설하며 주목 받았는데요. 이어 무대에 오른 시마 버마(Seema Verma) 미국 의료서비스센터(CMS)

Analytics
Mike Gilliland 0
Death to the RFP (Part 1 of 2)

When you realize your organization has a forecasting problem, what do you do to solve it? In particular, if you realize you need new forecasting software, how do you begin to find it? All too often, the first step in a software selection process is the Request for Proposal (RFP)

Analytics | Data for Good
SAS Korea 0
SAS와 와일드트랙, 발자국으로 멸종 위기 동물을 보호하다

치타가 멸종 위기 동물이라는 사실, 알고 계셨나요? 치타의 개체 수는 지난 세기 동안 93% 감소했습니다. 또 치타는 기존 아프리카 서식지의 76%에서 더 이상 발견되지 않습니다. 분석과 인공지능(AI)으로 치타와 같이 멸종 위기에 처한 동물을 보호할 수 있다면? 그리고 그 과정에 여러분 모두가 참여할 수 있다면 어떨까요? 동물 보호 비영리 단체 와일드트랙(WildTrack)은 발자국과 클라우드소싱에서

Analytics | Customer Intelligence | Internet of Things
Lonnie Miller 0
Could analytics improve electric vehicle adoption?

In August 2017, Britta Gross spoke about General Motors’ perspective on bringing electric vehicles (and their derivatives) to market. Her point of view reaffirmed GM's research on consumer awareness of electric vehicles (only 60 percent) and consumer adoption concerns with this emerging technology. She also revealed the portfolio of cars

Artificial Intelligence
Leo Sadovy 0
AI and trust

Andy Dufresne, the wrongly convicted character in The Shawshank Redemption, provocatively asks the prison guard early in the film: “Do you trust your wife?” It’s a dead serious question regarding avoiding taxes on a recent financial windfall that had come the guard's way, and leads to events that eventually win

Machine Learning
SAS Viya:ディープラーニング&画像処理用Python API向けパッケージ:DLPy

SASでは、従来からSAS Viyaの機能をPythonなど各種汎用プログラミング言語から利用するためのパッケージであるSWATを提供していました。 これに加え、よりハイレベルなPython向けAPIパッケージであるDLPyの提供も開始され、PythonからViyaの機能をより効率的に活用することが可能となっています。 ※DLPyの詳細に関しては以下サイトをご覧ください。 https://github.com/sassoftware/python-dlpy DLPyとは DLPyの機能(一部抜粋) 1.DLPyとは DLPyは、Viya3.3以降のディープラーニングと画像処理(image action set)のために作成された、Python API向けハイレベルパッケージです。DLPyではKerasに似たAPIを提供し、ディープラーニングと画像処理のコーディングの効率化が図られています。既存のKerasのコードをほんの少し書き換えるだけで、SAS Viya上でその処理を実行させることも可能になります。 例えば、以下はCNNの層の定義例です。Kerasに酷似していることがわかります。 DLPyでサポートしているレイヤは、InputLayer, Conv2d, Pooling, Dense, Recurrent, BN, Res, Proj, OutputLayer、です。 以下は学習時の記述例です。 2.DLPyの機能(一部抜粋) 複数のイルカとキリンの画像をCNNによって学習し、そのモデルにテスト画像を当てはめて予測する内容を例に、DLPyの機能(一部抜粋)を紹介します。 2-1.メジャーなディープラーニング・ネットワークの実装 DLPyでは、事前に構築された以下のディープラーニングモデルを提供しています。 VGG11/13/16/19、 ResNet34/50/101/152、 wide_resnet、 dense_net また、以下のモデルでは、ImageNetのデータを使用した事前学習済みのweightsも提供(このweightsは転移学習によって独自のタスクに利用可能)しています。 VGG16、VGG19、ResNet50、ResNet101、ResNet152 以下は、ResNet50の事前学習済みのweightsを転移している例です。 2-2.CNNの判断根拠情報 heat_map_analysis()メソッドを使用し、画像の何処に着目したのかをカラフルなヒートマップとして出力し、確認することができます。 また、get_feature_maps()メソッドを使用し、CNNの各層の特徴マップ(feature map)を取得し、feature_maps.display()メソッドを使用し、取得されたfeature mapの層を指定して表示し、確認することもできます。 以下は、レイヤー1のfeature mapの出力結果です。 以下は、レイヤー18のfeature mapの出力結果です。 2-3.ディープラーニング&画像処理関連タスク支援機能 2-3-1.resize()メソッド:画像データのリサイズ 2-3-2.as_patches()メソッド:画像データ拡張(元画像からパッチを生成) 2-3-3.two_way_split()メソッド:データ分割(学習、テスト) 2-3-4.plot_network()メソッド:定義したディープラーニングの層(ネットワーク)の構造をグラフィカルな図として描画 2-3-5.plot_training_history()メソッド:反復学習の履歴表示

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