1980년대 후반에만 해도 머신러닝(machine learning)이나 데이터 과학자와 같은 개념은 없었습니다. 대신 통계, 분석, 데이터 마이닝, 데이터 모델링과 같은 단어가 사용됐는데요. 이후 글로벌 기업들은 30년 이상 머신러닝 모델을 연구해 왔으며, 페이스북의 이미지 인식 소프트웨어, 아마존의 음성 비서 알렉사, KT의 인공지능 서비스 기가 지니(GiGA Genie)까지 그 결과들이 연이어 쏟아지고 있죠! 이러한 결실
I hate my title, but I’m going to stick with it. In spite of it, I hope I can encourage you to pay attention to the current automation revolution and actively contribute to augmention-fueled innovation. If everyone understands those terms and actively tries to stay on top of how they
SAS Viyaでは購入前に使い勝手を試していただくため、無償使用版を提供しています。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview もう試していただいた方もいらっしゃるかもしれませんが、SAS StudioやJupyter Notebook、Visual AnalyticsからSAS Viyaを操作して、データマイニングや機械学習を便利に試していただくことが可能です。 この無償使用環境では動作確認済みのデモプログラムを提供していますので、機械学習やプログラミングに不慣れでも迷うことはありません。 しかし機械学習を実業務で使い始めようとすると、どのプロシージャやメソッドを使えば良いのか、わからなくなることが多々あります。 SAS Viyaでは機械学習ユーザに不足ないよう、多種多様なプロシージャを提供していますが、プロシージャが増えるとどの場面でどれを使うんだっけ？と迷ってしまいます。 そこで、SAS Viyaのチートシートを作ってみました。 このチートシートを使えば、用途にあわせて必要なプロシージャを選択していくことができます。 SAS Viyaが提供するプロシージャから重要なものを掲載しています。 SAS ViyaはSAS PROCとActionsetという2種類のプログラミング仕様があります。 チートシートもPROC用とActionset用で2種類作りました。 PDF版は以下にありますので、ぜひご参照ください。 viya_cheat_sheet_20170721_jp
