Tag: AI

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips
0
How to spot counterfeit company logos with AI – no SAS programming experience needed

As one of SAS' newest systems engineers, recently joining the Americas Artificial Intelligence Team, I’m incredibly excited to gain expertise in artificial intelligence and machine learning. I also look forward to applying my knowledge to enable others to leverage the advanced technologies that SAS offers. However, as a recent graduate

Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Christian Goßler 0
AC&DC und Sherlock im Internet of True Detectives (IoT9)

Lenin schaut übellaunig wie ein Bolschewik: „Sherlock? Der hat mit leistungsfähiger künstlicher Intelligenz so wenig zu tun wie mit echter Detektivarbeit! Wir brauchen weder Sherlock noch seinen Doktor!“ Lenin hatte mich zum Challenger Workshop eingeladen. Ein Berater der Accelerator Change & Disruption Consultancy (AC&DC) bat nach kurzem Impulsvortrag (Change! Disruption!)

Analytics | Artificial Intelligence
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
공공 기관을 위한 효과적인 인공지능 전략

2019년에도 인공지능(AI)은 여전히 모든 기관 및 조직들에게 큰 화두일 것으로 보입니다. 인공지능 기술을 통해 기관은 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 반복적인 업무 프로세스를 자동화하며, 투명성을 높임으로써 전반적인 운영 효율을 개선할 수 있습니다. 이러한 혁신은 이제 더 이상 첨단 IT 기업들만의 성공 사례가 아닙니다. 새해를 맞이하여 공공 기관이 효과적으로 AI 전략을 구현하기

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Christian Goßler 0
Bolschewistische Rotationsbeschleunigung im Internet of Tumble (IoT8)

„Für mich heißt Internet of Things, dass hier alles rotiert wie in einem Wäschetümmler und es weder Durcheinander noch Stillstand gibt.“ Frau Dönmek hatte Lenin und mich am Werkstor in Cedorf abgeholt und uns gleich in die Halle zu ihrer Anlage geführt: „Wir arbeiten an der Kapazitätsgrenze. Was wir wegen

Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
John Maynard 0
Unasked fraud questions answered by AI

Artificial intelligence often seems misunderstood, especially in fraud. The same is true of machine learning. One of the amazing things about them is they ask the unasked questions. This occurs as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) go about their daily work. So, what is the unasked question? Too

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips | Risk Management
Sian Roberts 0
Deep learning for numerical analysis explained

Deep learning (DL) is a subset of neural networks, which have been around since the 1960’s. Computing resources and the need for a lot of data during training were the crippling factor for neural networks. But with the growing availability of computing resources such as multi-core machines, graphics processing units

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
AI民主化を加速する「自動分析機能」が登場

AIプラットフォームSAS Viyaでは、「AI実用化」や「AI民主化」を促進するために、従来から自動予測モデル生成や、機械学習やディープラーニングの判断根拠情報の提供などを可能としていましたが、SAS Visual Analytics on SAS Viyaの最新版8.3では、新たに「自動分析」機能が実装されました。 「自動分析」機能を使用すると、予測(ターゲット)に影響を与えている変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲットに依存しているのかを「文章(条件文)」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに1行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目(ターゲット変数)で、0(延滞なし)、1(延滞あり)の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「分析」>「現在のページで分析」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数を説明変数とした分析が自動的に行われ、 以下のような結果が表示されます。 分析結果画面内説明: ① ドロップダウンリストで、予測対象値(0:延滞なし、1:延滞あり)の切り替えが可能です。この例では、「1:延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%であり、「延滞する」ことに関して影響度の高い変数が順に表記されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の度合い(スコア)を視覚的に確認することができます。 ④ 「延滞する」可能性が最も高くなるグループ(条件の組み合わせ)が文章で示されています。この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて文章内の該当箇所がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて「0:延滞なし、1:延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。 分析に使用する説明変数(要因)に関しては、右側の「データ役割」画面内で選択することができます。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIプラットフォーム「SAS Viya」を分かり易く学べる「特設サイト」へGO!

Artificial Intelligence
SAS Viya: DLPyを用いたディープラーニングの判断根拠情報出力

ディープラーニング&画像処理用Python API向けパッケージ:DLPyでは、DLPyの基本的な機能を紹介しました。その中で、ディープラーニングの判断根拠となり得る情報、つまり入力画像のどこに着目しているのかをカラフルなヒートマップとして出力することができるheat_map_analysis()メソッドに触れました。 今回は、heat_map_analysis()メソッドを使用して、ヒートマップを出力する際に指定可能な有効なオプションに関していくつか紹介します。 GPU活用 ヒートマップ解析時の判別(予測)処理再実行回避 ヒートマップ出力対象画像タイプ(正・誤判別)指定 ヒートマップ出力対象画像指定 1.GPU活用 SAS Viyaのディープラーニングでは、ネットワークの層ごとにGPUを使用するかどうかの指定が可能ですが、ヒートマップを出力する際にも、指定したテストデータをモデルに当てはめての予測処理は実行されることになるので、同様にGPUを使用することが可能です。 GPUを使用することで、ヒートマップ出力の時間を短縮することができます。 2.ヒートマップ解析時の判別(予測)処理再実行回避 最初にheat_map_analysis()メソッドを実行する際には、モデルにテストデータを当てはめて判別(予測)処理が行われますが、以降、heat_map_analysis()メソッドを使用して、必要な判断根拠情報を再出力する際には、最初の実行時に計算された値を再利用するので、都度再計算(判別・予測処理)は行わず、より効率的、迅速に、ヒートマップを出力することができます。 「1.GPU活用」でのheat_map_analysis()メソッドではパラメータとして「data=te_img」が指定され、モデルにテストデータを当てはめていましたが、下記の再実行の例では、このパラメータは指定されず、結果のメッセージにも「Using results from model.predict()」と、実行済みの計算結果が使用されている旨が表示されています。 3.ヒートマップ出力対象画像タイプ(正・誤判別)指定 ディープラーニングのモデルにテストデータを当てはめて判別(予測)した結果として、正しく判定された画像と間違った判定が下された画像があります。 heat_map_analysis()メソッドの「img_type」パラメータを使用し、正:”C”(Correct Classification), 誤:“M”(Miss Classified), すべて:“A”(All)、を指定して該当画像の判断根拠情報を出力することが可能です。 以下は、誤判別された画像(img_type=‘M’)の判断根拠情報出力例です。 画像のどの部分に着目して、間違った判断に至ったのかを確認することができるので、モデル精度を改善するためには、学習用にどのような画像が必要なのかといった、示唆も与えてくれます。 4.ヒートマップ出力対象画像指定 heat_map_analysis()メソッドの「filename / image_id」パラメータを使用し、特定の画像を指定して、出力することも可能です。 以下は、画像ファイルリストの上位2つの画像のヒートマップをファイル名指定で出力している例です。 以下は、画像ファイルリストの先頭の画像のヒートマップをID指定で出力している例です。 上記例の詳細に関しては、こちらのGitfubサイトをご覧ください。  DLPyの詳細に関しては、こちらのGithubサイトをご覧ください。  

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
「Pipefitter」の応用 ~CNN(特徴抽出器)+機械学習(分類器)でCNNの欠点を補完

前回は、SASの「Pipefitter」の基本的な使用方法を紹介しました。続く今回は、基本内容を踏まえ、ひとつの応用例を紹介します。 SAS Viyaのディープラーニング手法の一つであるCNNを「特徴抽出器」として、決定木、勾配ブースティングなどを「分類器」として使用することで、データ数が多くないと精度が出ないCNNの欠点を、データ数が少なくても精度が出る「従来の機械学習手法」で補強するという方法が、画像解析の分野でも応用されています。 以下は、SAS Viyaに搭載のディープラーニング(CNN)で、ImageNetのデータを学習させ、そのモデルに以下の複数のイルカとキリンの画像をテストデータとして当てはめたモデルのpooling層で出力した特徴空間に決定木をかけている例です。 In [17]: te_img.show(8,4) 以下はCNNの構造の定義です。 Build a simple CNN model   In [18]: from dlpy import Model, Sequential from dlpy.layers import * from dlpy.applications import *   In [19]: model1 = Sequential(sess, model_table='Simple_CNN')   Input Layer   In [20]: model1.add(InputLayer(3, 224, 224, offsets=tr_img.channel_means))   NOTE: Input

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
機械学習のパイプラインを簡素化するPython向けパッケージ「Pipefitter」

SASでは、Python向けパッケージ/ライブラリとして、機械学習のパイプラインの実装を簡素化する「Pipefitter」を提供しています。 SASの「Pipefitter」パッケージは、SAS Viyaまたは、SAS v9の反復可能なワークフローの一つの段階として、データ変換とモデルフィッティング向けパイプラインを開発するためのPython APIを提供します。 このパッケージを使用すると、SASでデータを操作して、次のような処理を実装できます: ・欠損値補完 ・デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、およびその他の機械学習テクニックを使用したパラメータ推定値の適合 ・ハイパーパラメータチューニングを使用したモデル選択の高速化 ・スコアリングとモデル評価 「Pipefitter」のもう一つの重要な特徴は、SASが提供する他の2つのPythonパッケージの能力に基づいていることです。 SWAT: SAS Viyaプラットフォームのインメモリー分析エンジンであるSAS Cloud Analytic Services(CAS)を活用し様々なデータ操作や分析を可能にするPython向けパッケージ SASPy: SAS9.4の機能を活用し、分析、データ操作、および視覚化を行うためのPython向けパッケージ ロジスティック回帰でのパラメータ推定などのパイプライン処理は、SASPyを介してSAS 9で、SWATを介してCASで同じように実行されるように設計されています。 以下は、タイタニック号の乗船者データに基づくパイプラインの例です。 まず、KaggleのサイトからPandas DataFrameにデータをダウンロードします。 In [1]: import pandas as pd In [2]: train = pd.read_csv('http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/train.csv')   In [3]: train.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass 0 1 0 3 1 2 1

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

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

Machine Learning
SAS Viya: ディープラーニングと機械学習の判断根拠情報

前回の「ディープラーニングの判断根拠」ブログでは、PythonからSAS Viyaの機能を活用するためのパッケージであるSWATを使用した例を説明しましたが、今回は、以下2点に関してご紹介します。 SAS ViyaのよりハイレベルなPython APIであるDLPyを使用した画像認識モデルの判断根拠情報 機械学習の判断根拠情報 1.SAS ViyaのよりハイレベルなPython APIであるDLPyを使用した画像認識モデルの判断根拠情報 この例では、複数のイルカとキリンの画像をSAS Viyaのディープラーニング(CNN)で学習させ、そのモデルに以下の画像を当てはめて、これがイルカなのか否かを判別するものです。 実際、この画像はイルカであると判定されたんですが。 SAS Viyaでは、その判断根拠となり得る情報の一つとして、入力画像のどこに着目したのかを以下の通り出力し、確認できるようになっています。 DLPyでは、get_feature_maps()メソッドでfeature mapを取得し、feature_map.display()で指定したレイヤーの内容を表示することができます。 以下は、レイヤー1のfeature mapです。 以下は、レイヤー18のfeature mapです。 白色の濃淡で、判別に影響を与えている箇所を確認することができます。 さらに、SAS Viyaでは、画像認識モデルの判断根拠情報を可視化する手法の一つである、Grad-CAMと同様に、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、確認することもできるようになっています。 しかも、heat_map_analysis()メソッドを使用して、以下の通り、たった1行書くだけでです。 青、緑、赤の濃淡で、判別に影響を与えている箇所を確認することができます。 DLPyの詳細に関しては、以下をご覧ください。 https://github.com/sassoftware/python-dlpy 2.機械学習の判断根拠情報 もちろんディープラーニングだけではなく、従来からの機械学習のモデルによって導き出された予測や判断に関しても、それがなぜ正しいと言えるのか、具体的に言えば、なぜAさんはこの商品を買ってくれそうだと判断されたのか、なぜこの取引データは疑わしいと判断されたのか、を説明する必要性があるわけです。特に説明責任が求められるような業務要件においては、 ということでSAS Viyaの次期版には機械学習の判断根拠情報、モデル内容を説明するための機能が実装される予定です。 まず、影響度が最も高い変数は、という問いに対しては、従来からの変数の重要度で確認することができます。これをさらに一段掘り下げたものが、Partial Dependence (PD)です。 日本語では「部分従属」と言いますが。重要度の高い変数は、予測に対して、具体的にはどのように作用しているのかを知ることができます。 そしてこのPDを元にさらに一段掘り下げたものが、Individual Conditional Expectation (ICE)になります。 また、これらとは別に、なぜその予測結果に至ったのかを説明するテクニックとしてLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)を活用することができます。 SAS Viyaベースの製品であるSAS Visual Data Mining and

Analytics | Artificial Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI)으로 의료 산업을 혁신할 수 있을까요?

소비자들은 다양한 산업에 빠르게 도입되고 있는 인공지능(AI)을 어떻게 받아들이고 있을까요? SAS가 최근 미국인 500명을 대상으로 조사한 결과, 소비자들은 금융이나 소매 분야보다 의료 산업의 인공지능 기술을 더욱 편안하게 여기는 것으로 나타났습니다. 특히 응답자의 47%는 수술 중에도 기꺼이 인공지능 기술의 도움을 받겠다고 답했는데요. 또 10명 중 6명(60%)은 의사가 애플워치나 핏비트와 같은 웨어러블 기기의 데이터를

Analytics | Artificial Intelligence | SAS Events
SAS Korea 0
최신 분석 트렌드의 A부터 Z까지! ‘SAS 글로벌 포럼 2018’ 하이라이트

지난 4월 8일부터 11일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 세계 최대 규모의 분석 컨퍼런스 ‘SAS 글로벌 포럼 2018(SAS Global Forum 2018)’이 성황리에 개최됐습니다. 전 세계 SAS 고객, 파트너, 오피니언 리더, 산업별 전문가, 학생 등 3만명 이상이 참석한 가운데 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 사기 방지 등 최신 분석 트렌드에 대한 다양한 논의가 진행됐는데요. 그 최고의 순간들을

Data Visualization
SAS Visual Analyticsで地図上にカスタム境界線(領域)を描いて分析―(続編)

前回、この機能を紹介した際には、海外に実在する施設や地図上での活用例をご覧いただきました。 その続編となる今回は、以下の2点に関してご紹介します。 (尚、以下のデモ画面に表示されている数値(座席数、利用率、収益率、等)はすべてダミーデータです)   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて…   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 私は埼玉県さいたま市に在住しているのですが、だからというわけではありませんが、今回は、埼玉スタジアムの座席レイアウトを地図上の埼玉スタジアム上に描画してみました。(図1.参照) 図1.埼玉スタジアム地図上に描画された、観客席レイアウト 図1.では、「客席別利用率」ページが表示されています。 左側には客席ゾーン別の座席数が棒グラフで表示され、右側には、スタジアムの客席レイアウトが表示され、利用率によって色分けされています。また、棒グラフ上でゾーンCが選択され、スタジアム内の対応する客席の部分がハイライトされている状態です。 もちろん、SAS Visual Analytics(以降、VA)の標準機能を使用して、特定の客席エリアをクリックし、そのエリアのチケット料金や、収益の推移、などの詳細情報をポップアップで表示させることも可能です。 右側の地図が本当に埼玉スタジアムのある地点なのかを分かりやすく見ていただくために、図2.ではズームアウトしたものも載せました。埼玉スタジアムは国道122号線沿いにあるんですね。 図2.図1.から地図を少しズームアウトした状態 以下の図3.は同じレポート内の「ゾーン別客席マップ」ページです。棒グラフのゾーン別の色に合わせて、客席エリアの色を合わせたものです。 図3.「ゾーン別客席マップ」ページ   2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて… 実は、VAの地図描画用オブジェクトである、「ジオマップ」では、地図を非表示にすることができます。 あれ?、地図描画用の機能なのに、地図を非表示にする意味あるの?と思われるかと思いますが、これがあるんですね。 その一例をご紹介します。 以下の図4.は、とある列車の車両内の座席別収益率を分析するレポートです。座席ごとの収益率が色分けで表示されています。(座席別に収益率を把握する必要があるかどうかは別のお話ですが) 図4.列車内座席別収益率レポート この座席レイアウトも「ジオマップ」オブジェクトを使用し、地図上に描画されているものなのですが、地図は境界線(領域)を描くためには必要ですが、この例のような場合は、描いた後は地図が必要ないので非表示にしているわけです。地図を非表示にしていること以外は、その他の例と同様に、チャートやアナリティクスとのインタラクション等はもちろん可能です。 上記の図4.でも、座席別収益率の棒グラフ上で、最も収益率の低い座席(右端の棒)を選択し、該当の座席位置をハイライト表示しています。 SAS Visual Analytics on SAS Viyaでは、こんなこともできるんですね。 例えば、人体図の中の内臓別の疾患状況をビジュアルに分析する、工場内プラントの設備(工程)ごとの稼働状況を図解でビジュアルに可視化し分析する、店舗内の商品陳列棚別の在庫状況や売上状況を図解でビジュアルに可視化し分析する…なんていうこともできそうですね。

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
고급 분석과 인공지능(AI), 스포츠 과학의 판도를 바꾸다!

‘스포츠 분석’이라고 하면 아마 많은 분들이 브래드 피트 주연의 영화 ‘머니볼(Moneyball)’을 떠올리실 텐데요. 이 영화는 2002년 분석을 활용해 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics) 야구팀을 승리로 이끈 빌리 빈(Billy Beane) 단장의 이야기를 다룹니다. 빈 단장은 스포츠 분석의 기반을 세웠지만, 오늘날 그 활용 범위는 훨씬 더 넓어졌죠! 몇 가지 예만 봐도 스포츠 분야에서 분석이 얼마나

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
중소기업 전문 데이터 분석 스타트업 ‘노틸라이즈’ 성공 스토리!

올 초 애플이 미국 빅데이터 컨설팅 스타트업인 ‘실리콘 밸리 데이터 사이언스(Silicon Valley Data Science)’에서 창업자를 포함한 수십 명의 직원을 영입하며 화제를 모았습니다. 이전에는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 플랫폼 업체 ‘래티스(Lattice)’를 인수하고 하둡의 공동 창시자인 마이크 카파렐라를 스카웃하기도 했습니다. 구글 역시 60만 명의 데이터 과학자가 활동하는 호주 멜버른 기반의 스타트업인 ‘캐글(Kaggle)’을

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS 코리아, 최신 머신러닝·자연어처리 등 인공지능(AI) 활용 분석 기능 강화

인공지능 활용 엔터프라이즈 분석 가능한 ‘SAS 플랫폼’ 최신 오퍼링 출시 SAS 코리아, 최신 머신러닝·자연어처리 등 인공지능(AI) 활용 분석 기능 강화 머신러닝·자연어처리로 비정형 데이터 가치 극대화 및 전 과정 시각화하는 엔드투엔드 비주얼 환경 제공 웹 인터페이스로 전체 분석 라이프사이클을 통합하고, 초보자부터 전문가까지 전사 협업 지원 미국적십자사·시스코·뮌헨재보험 등 도입… 분석 인사이트로 비즈니스

Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
ディープラーニングの判断根拠

予測モデル生成において、従来は、人が考えてデータの中から特徴を抽出する必要がありましたが、ディープラーニングでは、この特徴を自動的に抽出して学習することが可能になっています。 半面、どのように特徴が抽出されているのかに関しては、基本的にはブラックボックスであり、説明責任が求められるような業務要件では、その分析結果を業務に活用することが難しい場合もあります。 しかし、近年ディープラーニングから出てきた結果の根拠=判断根拠を可視化する手法がいくつか考案されてきています。 関連情報サイト: https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358 https://pair-code.github.io/saliency/ http://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/07/10/163000 SAS Viyaでは、各種のディープラーニング(DNN, CNN, RNN)を用いた学習が可能ですが、今回はCNNを用いた画像認識において、判断根拠となり得る情報の出力に関してご紹介します。 この例は、複数のイルカの画像をCNNで学習し、対象の画像(写真)がイルカなのかどうかを判別するものです。 モデルを作成後、以下の画像をモデルに当てはめてスコアリングを実施。 この画像は「イルカ」だと判定されたのですが、その判断根拠の一つとして、以下のように、この画像のどの部分がより重要であると判断されているのかを可視化することが可能になっています。 【レイヤー1のfeature map】 【レイヤー18のfeature map】 SAS Viyaでは、モデルのスコアリング時のオプションとして、指定したレイヤ(層)の特徴マップ(feature map)を画像として指定ライブラリに出力することが可能です。 >> スコアリング用のアクション:”dlScore” の layerOut={出力先ライブラリとテーブル名} オプションと layers={出力対象レイヤ名} オプション >> 上図はライブラリに出力された画像(feature map)を表示したものです。

Analytics | Artificial Intelligence
SAS Korea 0
사랑에 수학과 인공지능(AI)을 더하면 무엇이 나올까요?

2월, 봄기운을 느끼기에는 아직 추운 날씨지만 꽃 수요가 집중된다고 하는데요. 바로 2월 14일 발렌타인 데이와 졸업식 시즌 때문입니다. 올해도 어김없이 거리는 로맨틱한 분홍빛으로 물들고 있는데요. 이맘때면 초콜릿, 셔츠, 넥타이, 향수 등 선물 고르기에 골머리를 앓는 분들도 많아지죠. 물질만으로 사랑하는 마음을 다 표현할 수는 없기에 더욱 어려운 일인 것 같습니다. 그런데

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
차세대 챗봇과 딥러닝, 가까워진 지능형 가상 비서(IVA) 시대

우리 모두가 개인 비서의 도움을 받는 세상, 상상이 가시나요? 어쩌면 빠르게 다가올지도 모르겠습니다. 바로 가상 비서, 챗봇 기술의 발전 덕분인데요! 챗봇(chatbot)은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)와 인공지능(AI)을 이용해 사람과의 대화를 시뮬레이션하고 응답을 도출하는 컴퓨터 프로그램입니다. 쉽게 말해 사람의 이야기에 알맞은 답이나 정보를 제공할 수 있는 기계죠. 단순하고 자동화된 작업을 처리할

Analytics | Machine Learning
Thomas Keil 0
Künstliche Intelligenz braucht Interpretierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Kommunikation

Wahrscheinlich schreibt Richard David Precht gerade an einem Buch über künstliche Intelligenz – und es wäre wirklich nicht schlecht, wenn sich möglichst viele Menschen so genau wie möglich über dieses Thema informieren könnten, ohne selbst Spezialist sein zu müssen. Denn, das ist 2017 bereits klar geworden, künstliche Intelligenz betrifft uns