SGF2016: Machine Learning関連セッション・論文(SAS社員編)

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SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、"Machine Learning"というキーワードで検索し、機械学習関連の論文を集めてみました。

SAS Global Forum 2016 Proceedings - Machine Learning 関連のSAS社員による講演・論文

機械学習の実践において一般的に遭遇する課題と解決のためのガイドラインを提供します。機械学習について初心者の方は、こちらもご活用ください⇒SASジャパン機械学習ページへ

BASE SASおよびSAS Enterprise Minerを使用した、教師あり/なしタイプのパターン認識(画像認識)テクニックの紹介。パターン認識に関しては、この発表者の一人、Patrick Hallがウェビナーで他の例で解説しておりますので、そちらもあわせてご覧ください⇒「機械学習とディープ・ラーニング」ウェビナー

よりマイクロセグメント化するビジネス課題の解決のための自動化された機械学習製品の紹介

ストリーミング・データ、ストリーミング・アナリティクス、ストリーミング・意思決定とは何か

SAS/STATの最新機能を使用したモデル開発の紹介

SAS Text Minerで利用可能な、特異値分解(SVD: singular value decomposition)について

 アンサンブルモデルの理論と実践

Slideshareでも日本語情報がありますので、そちらも是非ご覧ください。

http://www.slideshare.net/SASJapan

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About Author

小林 泉

Senior Manager, Enterprise Analytics Platform Group, Customer Advisory Division

1999年SAS Institute Japan入社後、金融・通信・製造・小売・官公庁を中心に顧客分析やサプライチェーン最適化などのアナリティクス・プロジェクトにて、データウェアハウスやアナリティクス・プラットフォームの設計/構築からアナリティクスのコンサルティングを担当。その後、プリセールスとしてSASアナリティクス・ソリューションの提案、顧客のデータ・マネージメント課題解決への従事、最新技術を利用したビッグデータ活用やSAS on Hadoopビジネスの立ち上げ、普及活動に従事。 データのリアルタイム分析と、大規模分析基盤アーキテクチャ、機械学習についての豊富な知見、経験を持つ。 2016よりSAS Viyaの立ち上げを担当し、OSSの世界へ新しい価値を提供するビジネスを推進。 2020年の興味は、「現実世界のデジタライゼーションの限界と展望」

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