Tag: AI

Analytics
Suzanne Clayton 0
Analytics = brilliance

I recently spent two days with an innovative communications customer explaining exactly what SAS analytics can do to help them take their advertising platform to a whole new level. Media meets data resulting in addressable advertising. SAS would essentially be the brain behind all their advertising decisions, helping them ingest

Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
Jen Dunham 0
Considering fraud-fighting with machine learning and artificial intelligence?

Any look back at analytics in 2017 makes it clear that machine learning and artificial intelligence appear to be the ‘next big things’ that can solve just about any problem, from writing new hit songs to curing disease. Not one to buy into the hype, I became curious as to

Advanced Analytics | Analytics
Christian Goßler 0
Lenin und der Rote Rapper im Internet of Ticks (IoT5)

„… Internet, Internet, ich hör‘ hier immer Internet. Sag’n Se‘ ma‘, ganz richtig ist das nicht!“ Der Service-Manager errötet nach seinem Rap. Lenin schwankt zwischen Belustigung und bolschewistischem Ingrimm: Stellt der Rote Rapper seine Erfolge im Internet of Things infrage? Der Rapper fährt fort: „Denn diese Daten, die Sie verbraten,

Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
Min-Gi Cho 0
금융 사기 탐지를 위한 머신러닝 핵심 요소

현대 기업에게 금융 사기, 이상 거래 탐지는 분명 어려운 도전과제입니다. 실제 사기 거래 발생률은 낮고 기업 활동의 극히 일부분에 해당되지만, 문제는 적절한 툴과 시스템을 갖추지 않는다면 엄청난 금전적 손실을 야기하는 범죄로 빠르게 이어질 수 있다는 것입니다. 더군다나 금융 사기 범죄자들은 계속해서 새로운 사기 수법을 고안해내고 점차 정교해지고 있는데요. 한가지 좋은

Artificial Intelligence | Machine Learning
小林 泉 0
人工知能:ブームと現実を切り分けて認識するために

現在大きなブームとなっているAIですが、行き過ぎた期待と警戒がその現実を見誤らせ、企業における経営課題の解決において、タイムリーな価値創出を停滞させている場面も見受けられます。現実を正しく捉えるための記事を、SASの上級副社長およびCTOであるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)が書いていますので、今回はそれを日本語訳してお届けします。 === 私たちはエキサイティングな時代に生きています。私たち人間と機械、オブジェクト(物体)、モノとの関係は急速に変化しつつあります。 洞窟で暮らしていた頃から、人間は受動的な(自動的に動くわけではない)道具と自分の声に自らの意思を託してきました。今日では、マウスとキーボードは操作したとおりに動きますし、Amazon Echoなどのスマートデバイスは、照明の点灯のような単純なタスクや、より複雑なタスク(例:人間の質問にアナリティクスを用いて応答する)の実行を手助けしてくれます。 しかし、人工知能(AI)の発展により、潮目が変わる可能性があります。機械は受動的なオブジェクトから、人間の生活に自らを織り込む能動的な存在へと変貌を遂げることができるのでしょうか? 機械が人間を動かすようになるのでしょうか、それとも人間が機械を動かし続けるのでしょうか? オブジェクトが「あなたの代わりに〇〇を済ませました」と人間に報告するようになるのでしょうか、それとも、人間が今後も何をすべきかをオブジェクトに指示し続けるのでしょうか? あらゆるモノがよりスマート、よりインテリジェントになっていく中、私たち人間は、自律型のインテリジェンスが取り仕切る生活空間の「囚われ人」となってしまう恐れはないのでしょうか? そのような状況に私たちはどこまで近づいているのでしょうか? AIの現状 あなたがもし、機械が世界を征服するのではないかと夜な夜な心配しているとしたら、どうぞぐっすり眠ってください。今現在使われているテクノロジーでは、決してそうした事態は起こりません。昨今では、少しでも賢い動作や想定外の動作をすれば何でもAIと呼ぶのがトレンドのようですが、多くは実際にはAIではありません。私の電卓は、私よりも計算能力が優れていますが、AIではありません。決定木もAIではありませんし、SQLクエリの条件句もAIではありません。 しかし、AIへと向かうトレンド、すなわち「機械、デバイス、アプライアンス、自動車、ソフトウェアに更なるスマート性を組み込む」というトレンドが存在するのは事実です。 人間よりも圧倒的な正確さでタスクを実行できるアルゴリズムの開発には、驚異的な進展が見られます。少し前までコンピューターには囲碁は無理と思われていたにもかかわらず、今や機械が人間を打ち負かし、人間には敵わないレベルへと突き進んでいます。また医療分野では、医用画像から特定タイプのガンを発見するアルゴリズムの正確性が、放射線科医と同等レベルに達しており、まさに患者の人生を一変させるような成果です。 これらのアルゴリズムが超人的な能力を示すのは、与えられた仕事を高い信頼性および正確性で、不眠不休で反復実行するからです。とはいえ、人間のように思考または行動できる機械を生み出す段階からは程遠いのが現状です。 現在のAIシステムは、人間が行うタスクを「コンピューター化された賢い方法」で実行するようにトレーニングされますが、トレーニングの対象は1つのタスクのみです。囲碁をプレイできるシステムは、ソリティアやポーカーをプレイすることができず、そのスキルを習得することもありません。自律走行車を運転するソフトウェアは、家の照明を操作することができません。 これは、この種のAIが力不足ということではありません。むしろ、あらゆる用途に高い専門性を提供できるため、多くの業種、恐らく全ての業種に変革をもたらすポテンシャルを秘めていると言えます。しかし、AIで何を成し遂げることができるかに関しては、先走りは禁物です。トレーニング用データにもとづき、教師あり手法を用いてトップダウン方式で学習するシステムは、データの内容を超えて成長することができません。つまり、こうしたシステムには創造、革新、推論(論理的に思考)は不可能です。 「信頼の飛躍的拡大」を選ぶかどうかは人間次第 たとえアルゴリズムがインテリジェンスを持つ日が来るとしても、必ずしも私たちの人生をアルゴリズムに委ねる必要はありません。アルゴリズムの利用を意思決定支援システムに留める、という選択も可能です。その対極にあるのは、あらゆる意思決定を人間の代わりにアルゴリズムに行わせるという選択であり、これは「(人間の機械に対する)信頼の飛躍的拡大」の究極と言えます。 そこには、意思決定において人間の介入は一切ありません。機械の自律性を手放しで受け入れて初めて、「真のAI」を受け入れる準備が整ったことを意味すると筆者は考えます。しかし、アルゴリズムが信頼できる偏りのない意思決定を行えるようになり、それがひいては人間に最大の利益をもたらすことが実証されうるとして、自分の人生の手綱を渡し、自分は何も入力せずにアルゴリズムに意思決定を行わせることを、あなたは心地よく感じるでしょうか? 自由に判断させた場合、機械はどれほど的確に振る舞うと期待しますか? 機械がどれほど短時間で仕事を学習すれば満足でしょうか? そして、学習を重ねる中、機械はいつモラルを獲得するのでしょうか? こうした質問を不快に感じるとしても、ご安心ください。あなただけではありません。筆者は、ソフトウェア・エンジニアがプログラミングしたモラルや発展途上のアルゴリズムが学習したモラルの不完全さのせいで命を失うよりは、自分自身の愚かさのせいで命を失う方を選びます。 インテリジェンスという幻想は今現在、完全に人間の掌中にあり、当面は人間のコントロールなしでは存在しえません。 当面私たちがAIに望めるのは、つい感心してしまうほどの賢さです。その他はブームに便乗した大騒ぎに過ぎないでしょう。 将来への準備 現在のような形のAIにはインテリジェンスがあるのでしょうか? そうではないと筆者は考えます。 インテリジェンスと呼ぶためには、何らかの形の創造性、革新性、直感力、自主的な課題解決力、感受性が必要です。私たちが今現在、ディープ・ラーニングにもとづいて構築しているシステムは、こうした特性を備えることができません。AIがいつインテリジェンスを獲得するのか、その時期をここで予測するつもりはありません。数十年前には「その段階に近づいており、数十年後には機械が人間のように行動したり思考したりするようになる」と考えられていましたが、そうはなっていません。今日のテクノロジーでは、依然としてこの問題を解決できないのです。 人類が「真のAI」の時代に到達するためには、破壊的なテクノロジー・シフトを経なければなりません。人類はその解決策をまだ発見していないと考えます。ただし、その探究を続けていることは確かです。

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Ein Fallbeispiel (Teil 1)

Selbstfahrende Sport Utility Vehicle auf unseren öffentlichen Straßen, Siri immer im Zugriff, Alexa im Wohnzimmer … Künstliche Intelligenz und die dahinter funktionierenden Machine-Learning-Verfahren begegnen uns bereits heute, zum Teil eingebettet in den Alltag, zum Teil mit unserem „Wow“, wenn die US-Verkehrsaufsichtsbehörde NHTSA bestätigt, dass es bei einem Unfall mit einem selbstfahrenden

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 3탄"

현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 대망의 마지막 시간입니다. 이전 블로그를 통해 다양한 유형의 모델을 결합하는 방법을 소개해드렸다면, 오늘은 다양한 유형의 데이터를 결합하고, 모델의 다양한 변수를 활용하는 방법에 대해 이야기하고자 합니다. 이전 시리즈를 놓치셨나요? 블로그 1탄, 블로그 2탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management | Machine Learning
Sandra Hernandez 0
Las 10 tendencias para continuar con la transformación digital en el 2018

Es claro que este año que está por finalizar ha traído grandes cambios para todo el mundo en cuanto a transformación digital se trata, se estructuraron cambios en las industrias, la economía e incluso las formas de comunicación con sus clientes. Pero la tecnología no se detiene y cada día que pasa

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Andreas Becks 0
KI steckt noch in den Kinderschuhen – warum eigentlich?

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische

Advanced Analytics | Analytics | Machine Learning
Andreas Becks 0
Künstliche Intelligenz in der Versicherung: Wo steht Europa?

Wo steht eigentlich die europäische Versicherungswirtschaft in puncto Advanced Analytics, KI und Automatisierung? Erleben wir, dass gerade auch in der Assekuranz traditionelle Verfahren der Datenanalyse mit dem Begriff „maschinelles Lernen" überklebt werden? Oder ist die Branche hier schon deutlich weiter? Sind beispielsweise echte Chatbots wirklich schon allgegenwärtig? Aktuelle Einblicke gibt

Analytics | Artificial Intelligence
Michał Kudelski 0
Sztuczna inteligencja coraz mniej „sztuczna” – rozpoznawanie obrazów

Niemal każdego dnia słyszymy doniesienia o nowych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Co prawda, do stworzenia odpowiednika ludzkiej inteligencji w sensie szerokim i ogólnym trochę nam jeszcze brakuje, ale coraz częściej maszyny są w stanie rozwiązywać problemy, z którymi do niedawna jedynie człowiek mógł sobie poradzić.

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 2탄"

현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 두 번째 시간입니다. 시리즈를 처음 접하시는 경우 블로그 1탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델 적용하기 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기 위해 모델 오토튜닝하기 시간 효과(temporal effect) 관리하기 '일반화' 이해하기 Chapter 5. 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기

Advanced Analytics | Programming Tips
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。 機械学習で回帰: 各種機械学習用のアクションセットで提供。 今回は単純なサインカーブを利用して、上記3種類の回帰モデルを作ってみます。   【サインカーブ】 -4≦x<4の範囲でサインカーブを作ります。 普通に $$y = sin(x) $$を算出しても面白みがないので、乱数を加減して以下のようなデータを作りました。これをトレーニングデータとします。 青い点線が $$y=sin(x)$$ の曲線、グレーの円は $$y=sin(x)$$ に乱数を加減したプロットです。 グレーのプロットの中心を青い点線が通っていることがわかります。 今回はグレーのプロットをトレーニングデータとして線形回帰を行います。グレーのプロットはだいぶ散らばって見えますが、回帰モデルとしては青い点線のように中心を通った曲線が描けるはずです。 トレーニングデータのデータセット名は "sinx" とします。説明変数は "x"、ターゲット変数は "y" になります。 各手法で生成したモデルで回帰を行うため、-4≦x<4 の範囲で0.01刻みで"x" の値をとった "rangex" というデータセットも用意します。 まずはCASセッションを生成し、それぞれのデータをCASにアップロードします。 import swat host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"

Machine Learning
小林 泉 0
機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(回帰編)!

先日投稿した「機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!」の続きです。 今回は回帰分析をオートチューニングします。 あらまし 機械学習の課題はパラメータチューニングで、手動で最高のパラメータを探そうとすると、とても時間がかかり効率的ではありません。 SAS Viyaではパラメータチューニングを自動化するオートチューニング機能を提供しています。 オートチューニング機能を使うことで、限られた時間内、条件下で最高のパラメータを探索し、予測モデルを生成することができます。   今回やること 今回はオートチューニングを使って数値予測モデルを生成します。 使うデータは架空の銀行の金融商品販売データです。顧客の取引履歴と営業履歴から構成されており、新たな金融商品の販売数を予測するデータとなっています。 内容は以下のようになっており、約5万行、22列の構成です。 1行1お客様データとなっていて、顧客の口座情報や取引履歴、営業履歴が1行に収納されています。 ターゲット変数はcount_tgtで、これは各顧客が購入した金融商品数を表しています。 ほとんどが0(=未購入)ですが、購入されている顧客の購入数を予測するモデルを生成します。 今回はランダムフォレストを使って予測したいと思います。 ランダムフォレストは別々の決定木を複数作り、各決定木の予測値をアンサンブルして最終的な予測値とする機械学習の一種です。   まずは手動で予測 SAS Viyaでランダムフォレストを使って予測モデルを生成するにあたり、まずはCASセッションを作ってトレーニングデータとテストデータをインメモリにロードします。 # PythonからCASを操作するためのSWATライブラリをインポート import swat   # 接続先ホスト名、ポート番号、ユーザー名、パスワードを指定 host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"   # mysessionという名称のCASセッションを作成 mysession = swat.CAS(host, port, user, password)  

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小林 泉 0
機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!

機械学習で予測モデルを作るとき、課題のひとつにパラメータのチューニングがあります。 パラメータとはどういう設定値や制限値で機械学習の予測モデルを作るのかを示すものです。 料理に例えると、チャーハンを作る過程が機械学習のアルゴリズムだとすると、どういう具材をどのくらいの量入れるのかがパラメータです。 お米の品種や卵の有無、豚肉か鶏肉か、調味料の種類や量がパラメータになります。チャーハンの良し悪しはこれらパラメータの良し悪しに左右されます。おいしいチャーハンを食べるためには、具材をベストな組み合わせと量で投入する必要があります。 昼食においしいチャーハンを食べたので、チャーハンでたとえました。 話を戻すと、機械学習の決定木の深さであったり、ニューラルネットワークのニューロン数であったり、パラメータは自分で設定する必要があります。機械学習では複数のパラメータを組み合わせて、ベストなレシピを作らねば良い予測モデルは作れません。   SAS Viyaでは各種機械学習アルゴリズムを提供していますが、各機械学習にそれぞれのパラメータが用意されています。料理に例えると、メニューにチャーハンのみならず餃子、ラーメン、寿司、ステーキ、チーズケーキがあるようなものです。シェフ(≒データサイエンティスト)は全てのベストなレシピ(≒パラメータ)を探索せねばならず、労力がいります。 しかし! SAS Viyaには更に便利な機能として、オートチューニングというものが用意されています。 オートチューニングは最も良いパラメータを短い時間で探索してくれる機能です。料理に例えると、究極のチャーハンレシピをViyaが自動的に作ってくれる機能です。夢のようですね。 オートチューニングでは機械学習のパラメータを変えながら複数の予測モデルを作り、最も良い予測モデルのパラメータを探してくれるというものです。決定木だけでもパラメータは10種類以上あるのですが、それらの最良な値をみつけてくれます。 パラメータチューニングを行う際、最も安易な探索方法は各パラメータの全パターンを試すことです。全パターンを試せば、その中から最も良いものはたしかにみつかります。しかし欠点はパラメータチューニングに長い時間がかかってしまい、現実的な手法ではありません。 SAS Viyaのオートチューニングはより賢いパラメータ探索のアルゴリズムを4種類用意しています。 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm, GA):パラメータを遺伝子と見立てて、淘汰、交叉、突然変異を組み換えすことでパラメータを探索する。 ラテン超方格サンプリング(Latin HyperCube Sampling, LHS):層別サンプリングの一種で、各パラメータをn個の区間に分割し、区間からランダムに値を取り出してパラメータを探索する。 ベイズ最適化(Bayesian Optimization):説明変数と予測の間にブラックボックス関数があると仮定し、ブラックボックス関数のパラメータの分布を探索する。 ランダムサンプリング(Random Sampling):ランダムにパラメータの値を選択して探索する。 探索アルゴリズムを詳しく説明していると終わらないので説明を短くまとめました。SAS Viyaではいずれかのアルゴリズムを利用してオートチューニングを実行することができます。   今回はPythonからSAS Viyaを操作して、オートチューニングを試してみたいと思います。 まずはPython SWATをimportし、CAS Sessionを生成してデータをロードします。 # PythonからCASを操作するためのSWATライブラリをインポート import swat   # mysessionという名称のCASセッションを作成 mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
Maarten Oosten 0
Bots, collusion and accountability in pricing

In the recent article, “Price-bots can collude against consumers,” the Economist discusses the consumer effects of prices set by price-bots. The article starts with an example of gasoline pricing strategies on Martha’s Vineyard. With a small number of gas stations on the island, the price-bots can cover all competitor prices frequently

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
최적의 ‘머신러닝 알고리즘’을 고르기 위한 치트키

“어떤 알고리즘을 사용해야 할까요?” 수많은 종류의 머신러닝 알고리즘을 맞닥뜨린 초급자 분들이 가장 많이 물어보는 전형적인 질문인데요. 사실 이 질문에 대한 답변은 하단 내용을 비롯한 수많은 요인에 따라 달라집니다. 데이터의 크기, 품질, 특성 가용 연산(계산) 시간 작업의 긴급성 데이터를 이용해 하고 싶은 것 그렇기에 숙련된 데이터 과학자(Data scientist)조차도 여러 알고리즘을 직접

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 1탄"

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

Machine Learning
SAS Viyaのチートシートを作ってみました。

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  

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Scott Batchelor 0
5 questions about artificial intelligence with Intel's Pat Richards

Artificial intelligence promises to transform society on the scale of the industrial, technical, and digital revolutions before it. Machines that can sense, reason and act will accelerate solutions to large-scale problems in myriad of fields, including science, finance, medicine and education, augmenting human capability and helping us to go further,

Advanced Analytics | Programming Tips
SAS Viyaでフーリエ変換

みなさま、こんにちは。 さて突然ですが、フーリエ変換ってご存知ですか? おそらく物理学や経済学で波形データを分析したことのある方には馴染みがあるでしょうが、フーリエ変換は波形データを扱う手法です。 フーリエ変換では周期的な波形を、sin波やcos波の重ね合わせで説明しようというものです。 たとえば以下のような波形データは、どの時間にどのくらいの強さの波が流れているかを表現しています。 これをフーリエ変換することで、周波数と振幅で表すことができるようになります。 ↓ フーリエ変換! ↓   従来のSAS製品では波形データでフーリエ変換をする機能を提供していなかったのですが、SAS ViyaのSAS Forcastingという製品を使うことで、フーリエ変換を実施することができるようになりました。 SAS Viyaでできるのは短時間フーリエ変換(Short time Fourier transform)です。 今回はSAS Viyaでフーリエ変換を実施してみたいと思います。プログラミング言語はPythonを使用します。 まずは前準備として、必要なライブラリをインポートし、CAS sessionを作成します。 CAS sessionはSAS Viyaでデータ分析を行うCASというエンジンへ認証し、接続するものです。 # CAS sessionの用意 import swat   host = "localhost" port = 5570 user = "user" password = "p@ssw0rd"   mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

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SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

みなさんは、SAS Viyaを無償で試す方法を知っていますか? 手順は簡単、 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 ③ SASプロファイル情報を登録 ④ 登録済みのSASプロファイル情報でサインイン ⑤ SASから届くメール内にある試用版サイトリンクをクリックし、同メール内に記載されたIDとパスワードでサインイン ⑥ SAS Viyaにサインインして試用開始 これだけです。 ※尚、このガイドは、2018年8月時点の内容に基づいて作成されています。利用手順は予告なく変更される場合がありますので、実際に表示される画面や送られてくるメール内容に従っての操作をお願いします。 ブラウザはChrome 64bit版が推奨です。(ブラウザは Chrome 61以上, Firefox 56以上, MS Edge40.1以上を使用してください) では、1ステップずつ詳しくご紹介しましょう。 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス 以下のリンクをクリックして、SAS Viya無償試用開始サイトを表示しよう。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 この手順では、「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」を選択した例で紹介しています。 (以下のリストに表示されていない製品に関しては、チュートリアル等使用をガイドするような資料は提供していませんが、同一環境内で試用することはできます。) ③ SASプロファイル情報を登録 (すでにSASプロファイル登録済みの場合は、このステップは必要ありません。) 以下の画面内で、「Create one」リンクをクリックします。

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