딥 러닝은 인공 지능과 함께 유비쿼터스가 된 머신 러닝의 한 영역입니다. 딥 러닝 모델의 복잡하고 뇌와 유사한 구조는 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 일반 지도 학습 모델, 시계열, 음성 인식, 객체 탐지 및 분류, 감성 분석의 성능을 크게 향상시켰습니다. 사전 정의된 방정식을 실행하도록 데이터를 구성하는 대신
기업이 데이터 기반의 의사결정을 하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 합니다. 개방된 플랫폼에서 분석 시간을 줄이고, 그 결과를 운영시스템에 빠르게 적용해 더 큰 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 합니다. 지난 시리즈에서는 모델링 작업을 위한 피처 자동 생산과 자동 튜닝 정도로
최근 SAS는 클라우드에서 AI와 분석의 미래를 더욱 구체화하기 위해 마이크로소프트와 새로운 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 파트너십으로 SAS 고객은 클라우드 환경에서 훨씬 수월하게 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 SAS의 AI 및 분석 솔루션과 마이크로소프트 애저(Azure)의 긴밀한 통합으로 수백만 명의 애저 고객은 SAS 기술을 편리하게 활용하여 분석 성능을 한층 개선할 수 있습니다.
전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. 운송, 금융, 엔터테인먼트, 헬스케어, 공공서비스, 에너지, 통신, 교육 등 모든 분야에서 AI는 비즈니스와 일상을 혁신하며 새로운 미래를 열고 있지요. SAS도 2019년 향후 3년간 AI 분야에 총 10억 달러 투자 계획을 발표한 바 있습니다. AI는 데이터라는 경험을 통해 배우고, 이
지난 몇 년간, 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, 이하 CDP)과 데이터 관리 플랫폼 (Data Management Platform, 이하 DMP)이 글로벌 마케팅 트렌드로 부상하는 가운데, 국내에서도 DMP를 활용한 개인화된 디지털 광고, 고객과 마케팅 업무 지향적인 CDP를 도입하는 기업이 증가하고 있습니다. 이 같은 트렌드는 디지털 채널의 빠른 성장과 마테크(Martech, 기술적인 마케팅을 가능하게 만드는
IIASA(International Institute for Applied Systems Analysis, 국제응용시스템분석연구소)는 인류가 당면한 전 세계 환경과 경제, 기술, 사회적 변화로 인한 문제를 연구하는 독립적인 국제 과학 연구소입니다. 이곳에서는 특히, 글로벌 환경과 사회에 영향을 미치는 요소와 그 원인을 명확히 이해하기 위해 분석 기술을 적극 활용하고 있습니다. SAS는 교육, 환경, 건강, 인권, 빈곤 등 다양한 사회
회복이란 무엇일까요? 정상 상태로 돌아가는 것, 잃어버린 것을 되찾는 것, 통제와 안전을 되찾는 것... 평상시로 돌아가는 것은 지금은 힘든 일처럼 느껴지지만 조직의 회복 정도는 지금과 같은 혼란기에 리더가 취하는 조치에 달려 있습니다. 이번 SGF 시리즈에서는 팬데믹 시기의 혼란기를 리더는 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 이코노미스트와 함께 조사한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(이하, GBB)’
질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.
오랜 시간동안 많은 사랑을 받아온 SAS 사용자 커뮤니티가 리뉴얼되었습니다. 한국에서 SAS 커뮤니티의 역사는 벌써 30년이 되었습니다. 1990년 SAS코리아 설립 이후 SAS User Group International-Korea(SUGI-K)라는 이름으로 활동한 SAS 사용자 모임이 2007년 MYSAS로 명칭을 바꾸었습니다. 그리고, 2010년 홈페이지를 개편하고 10년 만인 2020년, 사용자 모임의 활성화를 위해 새로운 SAS 커뮤니티 사이트로 여러분을 다시
