Tag: Artificial Intelligence

Analytics | Data Visualization | Programming Tips
SAS Users 0
SAS Viya: Package for Python API for deep learning and image processing: DLPy

Editor's Note: This article was translated and edited by SAS USA and was originally written by Makoto Unemi. The original text is here. SAS previously provided SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer (SWAT), a package for using SAS Viya functions from various general-purpose programming languages ​​such as Python. In addition

Analytics
Mike Gilliland 0
AI: the hype and the promise for forecasting

Artificial Intelligence for Forecasting Can artificial intelligence augment and amplify our forecasting efforts? Will AI impact our forecasting roles and processes? Does AI deliver the automation and forecast accuracy we've been pursuing? These are the sorts of questions to be addressed by a stellar panel of world-class experts at the

Advanced Analytics | Machine Learning | SAS Events
SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第2回「PythonからSAS9を活用するコーディング事例紹介」

前回に引き続き、SAS Global Forum 2019で公開された論文をご紹介します。今回は、SASユーザを含め、SAS言語とオープンソース言語の機能を共に活用することで、様々なビジネス課題に対応できるようなコーディング事例をいくつかピックアップします。 1.Deep Learning with SAS® and Python: A Comparative Study ご存知の通り、SASはディープランニングに関する専門性の高いかつ豊富な機能と製品を提供しています。この論文では、SASとPythonに対し、それぞれ違うデータタイプ(例えば:構造化と非構造化、イメージ、テキスト、シーケンシャルデータ等々)を使ったディープラーニングのモデリングを比較する論文となります。主にSAS環境でのディープランニングフレームワーク、そして、SASとPython言語のディープランニングプログラミングの違いによって、それぞれのメリットとデメリットの紹介となります。 2.Utilization of Python in clinical study by SASPy Pythonは近年最も使われているプログラミング言語になってきました。そして現在、機械学習とAI領域でもよく使われています。Pythonの一番のアドバンテージはその豊かなライブラリを通じ、多種多様な分析をインプリメントできることです。SASは臨床研究領域で最も強力な分析製品でありながら、さらにPythonを使うことによって、そのレポーティング機能、例えば、データ管理、データ可視化を拡張できます。これもSASプログラマーユーザのキャリアに対し、潜在的なメリットです。その様な背景において、SASPyはその可能性を実現します。SASPyはPythonコードの中でSASのセッションをスタートできるPythonパッケージライブラリとなります。この論文では、基本的なSASPyの使用方法とSASのデータセットを処理するヒントについて紹介しています。そして、Pythonを使って、臨床研究で使えそうなレポーティング機能について検討します。 3.Everything is better with friends: Executing SAS® code in Python scripts with SASPy SASPyはSASがPythonプログラミング用に開発したモジュールで、SASシステムに代わるインタフェースを提供しています。SASPyを通じて、SASプロシージャはPythonスクリプトと構文で実行することができ、かつ、SASデータセットとそれに相当するPythonデータフレームの間にデータを転送することも可能です。それにより、SASプログラマーはPythonの柔軟性を利用してフロー制御を行うことができ、PythonプログラマーはSAS分析をスクリプトに組み込むこともできます。この論文では、Pythonスクリプト内で通常のSASコードとSASPyの両方を使用した一般的なデータ分析タスクの例を幾つか紹介し、それぞれの重要なトレードオフを強調し、多種プログラミング言語ユーザになれることの価値を強調しています。SAS University Edition用のJupyterLabインタフェースを使用し、それらの例を再現するための説明も含まれています。それらのSASとPythonのインテグレーション例はJupyter Notebookとしてダウンロードできます。 ダウンロード:https://github.com/saspy-bffs/sgf-2019-how 4.Modeling with Deep Recurrent Architectures: A Case Study of

Analytics
Federica Citterio 0
What's your (computer) vision of AI?

Some people still associate artificial intelligence (AI) with robots taking over the world. There's a lot of hype around self-driving cars and personal robots. However, there are far more realistic and beneficial examples of AI in everyday life. AI is the science of training systems to emulate human tasks through

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Charlie Chase 0
Is machine learning practical for statistical forecasting?

There's been a lot of hype regarding using machine learning (ML) for demand forecasting, and rightfully so, given the advancements in data collection, storage, and processing along with improvements in technology. There's no reason why machine learning can't be utilized as another forecasting method among the collection of forecasting methods

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Adriana Marquez A. 0
De la ciencia ficción a la realidad. Aplicación de ofertas personalizadas a clientes desde la Inteligencia Artificial y el reconocimiento de imágenes.

¿Han visto la película Minority Report? En esta se presentan algunas escenas en las cuales John Anderton entra a un centro comercial y mediante el “Sistema de reconocimiento óptico de la ciudad”, la pantalla de publicidad le saluda por el nombre y luego le hace ofrecimientos personalizados de productos. Para

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Tiffany Carpenter 0
Is artificial intelligence the future of customer experience?

Artificial Intelligence (AI) has caught everyone's attention in recent years, mainly because of its disrupting nature which gives it enormous potential with countless applications. Among the many possibilities that AI promises, customer experience (CX) is an area that offers immense opportunity for organisations to differentiate. Welcome to the experience economy

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Cameron McLauchlin 0
How are AI and advanced analytics transforming health and life sciences?

The potential for artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) to transform the way health care and therapies are delivered is tremendous. It’s not surprising that the health care and life sciences industries are being flooded with information about how these new technologies will change everything. While it’s

Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning | Programming Tips
Melanie Carey 0
How SAS Visual Analytics' automated analysis takes customer care to the next level - Part 3

In the second of three posts on using automated analysis with SAS Visual Analytics, we used the automated analysis object to get a better understanding of our variable of interest, X-Sell and Up-sell Flag, and how it is influenced by other variables in our dataset. In this third and final

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

Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning | Programming Tips
Melanie Carey 0
How SAS Visual Analytics' automated analysis takes customer care to the next level - Part 1

You're the operations director for a major telco's contact center. Your customer-care workers enjoy solving problems. Turning irate callers into fans makes their day. They also hate flying blind. They've been begging you for deeper insight into customer data to better serve their callers. They want to know which customers

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