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AutoML은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하는 AI기술중 하나입니다. AutoML은 시티즌 데이터 사이언티스트는 물론 데이터 사이언티스트도 더 빨리 더 많은 모델을 구축하고, 모델의 정확도를 개선하여 보다 생산적인 과제에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 기업은 조직 전반에 업무 효율성과 전문성을 강화할 수 있습니다. SAS AutoML 플랫폼의 핵심은 분석 라이프사이클 프로세스
분석은 왜, 전사적으로 활용되지 못할까요? 최근 맥킨지 연구에 따르면 AI와 분석을 전 세계 산업 전반에 적용할 경우, 약 9조~15조 달러의 가치 창출이 가능합니다. 그런데도 오직 8%의 주요 기업만이 전사적으로 분석을 활용하고 있습니다. 무려 90% 이상의 기업이 분석을 조직의 모든 영역으로 확산하지 못하고 있는 것입니다. 조직 내 분석 확산과 관련하여 주요 관계자들은 각기 다른 고민을 안고 있습니다. ▶IT리더는 제한된 비용으로 신기술을 적용하고 혁신을 이루어야 합니다. 한편으로는 끊임없이 개발 및 변경되는 분석 모델을
Contents 변화는 기회를 만든다! 2021년 주요 변화 동인 금융산업 Analytics 고도화를 위한 주요 Trends 변화는 기회를 만든다! 1968년 멕시코 올림픽 이전에 육상 높이뛰기는 ‘엎드려뛰기’나 ‘가위뛰기’가 일반적인 방식이었으며, 200cm 이상을 뛰어야 메달권에 들어갈 수 있었다. 하지만, 1963년 메드퍼드 고등학교 2학년에 재학 중이던 Dick Fosbury는 높이뛰기 선수 테스트에서 160cm를 넘는데 실패하였다. 사실
FDA, 의약품 평가 및 연구 센터 위해 SAS 고급분석 및 AI 기술 도입 미국 식품의약국(FDA)은 SAS® Viya® 플랫폼 내 자연어 처리, 인공지능 및 머신러닝 기능 등을 기반으로 새로운 도약을 위해 SAS와 40년 파트너십을 연장하기로 했습니다. 향후 5 년간 4,990 만 달러(약 560억원)에 달하는 총괄 구매 계약(BPA)을 통해 SAS는 FDA에서 진행중인