Tag: AI

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization
Larry Orimoloye 0
Processing images for real-time decisioning

Predictive modelling solutions typically rely on the availability of good quality data and subsequent models which are estimated in advance using historical data. For example, a credit scoring framework to predict propensity of customer default requires the use of clean processed transactional and demographic data. Datasets used for this type

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Katrina Wakefield 0
Are public services ready to exploit artificial intelligence?

Governments are already using data and analytics in a number of ways to help them become better informed and provide superior services for their citizens. For both central and local governments, an increasing number of back end processing and citizen engagement opportunities are emerging for smart use of artificial intelligence

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Andrew Pease 0
Image recognition: Cutting edge data science ready for business

Image recognition is a hot and hyped topic in machine learning, artificial intelligence and other technology circles. Computer vision technology is essential for realizing advancements like driverless cars, face recognition, medical outcomes predictions, and a host of other breakthrough innovations. Amidst the hype, organizations large and small are trying to understand the

Artificial Intelligence | Machine Learning
Alison Bolen 0
12 machine learning articles to catch you up on the latest trend

Machine learning is a type of artificial intelligence that uses algorithms to iteratively learn from data and finds hidden insights in data without being explicitly programmed where to look or how to find the answer. Here at SAS, we hear questions every day about machine learning: what it is, how it compares to

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Marcel Lemahieu 0
“Augmented knowledge” using machine learning

The digital revolution requires an ever-increasing number of repetitive and targeted decisions. The digital revolution is faster and more comprehensive than the Industrial Revolution at the beginning of the last century. It requires less capital, and focuses on intellectual and digital innovation, which is affordable to many. The innovations produced

Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Peter Pugh-Jones 0
Intelligent ecosystems and the intelligence of things

I've long been fascinated by both science and the natural world around us, inspired by the amazing Sir David Attenborough with his ever-engaging documentaries and boundless enthusiasm for nature, and also by the late, great Carl Sagan and his ground-breaking documentary series, COSMOS. The relationships between the creatures, plants and

Programming Tips
小林 泉 0
グラフ理論②:PythonとSAS Viyaでグラフ分析

はじめに 以前このブログ「グラフ理論入門:ソーシャル・ネットワークの分析例」でもご紹介しましたが。SASは従来からネットワーク分析(グラフ分析)をサポートしています。ネットワーク分析の基本的なことはまず上記のブログをご参照ください。 今回は、プログラミングスキルがあるアプリケーション開発者やデータサイエンティスト向けです。Pythonからネイティブに利用できるSAS Viyaを使用して、ネットワーク分析をする簡単な利用例をご紹介します。 2016夏にリリースされたSAS Viyaは、アナリティクスに必要な全てのアルゴリズムを提供しつつ、かつオープンさを兼ね備えた全く新しいプラットフォームです。これにより、SAS Viyaをアプリケーションにシームレスに組み込むことや、どのようなプログラミング言語からでもアナリティクス・モデルの開発が可能になりました。今回は、SASのパワフルなアナリティクス機能にアクセスするために、そのオープンさがどのように役立つののかにフォーカスします。 前提条件 SAS Viyaは、REST APIにも対応しているため、それを使用しても良いのですが、一般的には、使い慣れたプログラミング言語を使用する方が効率が良いと考えられるため、今回は、データサイエンティストや大学での利用者が多い、Pythonを使用したいと思います。 デモ環境としては、Pythonコードを実行できるだけでなく書式付テキストも付記できる、Webベースのオープンな対話型環境であるJupyter Notebookを使用します。Jupyterをインストールした後に、SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer(SWAT)をインストールする必要があります。このパッケージは、SAS Cloud Analytic Services(CAS)に接続するためのPythonクライアントです。これにより、Pythonから全てのCASアクションを実行することが可能となります。SWATパッケージの情報やJupyter Notebookのサンプルはこちらをごらんください。https://github.com/sassoftware SAS Cloud Analytic Services(CAS)にアクセスする SAS Viyaのコアにあるのは、SAS Cloud Analytic Services(CAS: キャス)というアナリティクスの実行エンジンです。"CASアクション"という個々の機能を実行したり、データにアクセスしたりするためには、CASに接続するためのセッションが必要となります。セッションからCASへの接続には、バイナリ接続(非常に大きなデータ転送の場合にはこちらが推奨です)あるいは、HTTP/HTTPS経由のREST API接続のどちらかを使用することができます。今回は、デモンストレーション目的で非常に小さなデータを扱うので、RESTプロトコルを使用します。SAS ViyaとCASのより詳細な情報はこちらのオンラインドキュメントをごらんください。 多くのプログラミングと同様、まずは使用するライブラリの定義からです。Pythonでは、importステートメントを使用します。非常に良く使われるmatplotlibライブラリに加えて、ネットワークをビジュアライズするためのnetworkxも使用します。 from swat import * import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as

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