“What’s our plan if we get hit by a big flood?” While this question may be plenty familiar to emergency management professionals, city administrators, legislators, and other leaders in coastal regions that are known for their exposure to potentially disastrous weather events, these days it’s being asked in some unexpected
Tag: Artificial Intelligence
See how intelligent decisioning and machine learning from SAS and Microsoft help a fictitious banking customer simplify and reduce risk in its home loan portfolio.
There is general agreement that artificial intelligence (AI) has the potential to transform health care. However, there is also little doubt that this process has not yet really started. Hospitals and health care providers have been relatively slow to adopt AI solutions on a large scale. Beyond automation There are
Throughout its history, the United States has invested in infrastructure that leverages new technologies and helps society and its economy thrive. With the advent of trains in the early 1800s, four of the country’s five transcontinental railroads were built with assistance from the federal government. When cars replaced horses and
The evolution of service is simplicity and clarity. Build for the digital future of service today.
Las empresas mexicanas han alcanzado, sin duda, un importante nivel de madurez en lo que se refiere a la adopción de tecnologías analíticas. Reconocen cada vez más la importancia de aprovechar la analítica, junto con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), para automatizar procesos, lograr mayor agilidad
Tras la reciente aprobación de la regulación europea del uso de la inteligencia artificial, hemos observado cómo cobra fuerza el concepto de explainable AI o inteligencia artificial explicable. ¿En qué consiste exactamente? Su objetivo pasa por garantizar que las interacciones de los usuarios con los modelos en los que se
SAS and Microsoft certifications can help with your professional and career development. And now, you can even take certification exams from the comfort of your own home.
The COVID-19 pandemic forced government agencies to accelerate digital transformation efforts, and the Internal Revenue Service (IRS) was no exception. The IRS was already in a significant transition period, spurred by the Taxpayer First Act, which was signed into law in July 2019. The Act was designed to improve the
La Inteligencia Artificial conquista nuevos ámbitos de nuestra vida y está cada vez más presente en nuestro día a día, ya sea en las sugerencias de productos o contenidos que consumimos, en asistentes digitales que nos facilitan tareas o incluso en el diagnóstico precoz de enfermedades. Pero, al mismo ritmo
Dutch project aims to increase safety of gall bladder surgery Predictive models and medical image analysis have the potential to transform health care delivery today. To accelerate the innovative approaches, teams around the world are converging in a global hackathon as organized by SAS to advance the field of health
Chatbots offer another user-friendly conversational interface to the entire SAS Viya ecosystem, bringing together reporting capabilities, analytics and artificial intelligence.
The recently released 2021 Gartner MQ for Data Science and Machine Learning contains a wealth of information and here are my takes on key market trends from that report for data scientists. This evaluation features SAS Viya with its SAS Data Science offerings.
¿Qué es la planificación automática? La planificación automática intenta estudiar el proceso deliberativo de razonamiento y generar una secuencia de acciones que permiten alcanzar una o varias metas. Esto se consigue mediante el uso de unos algoritmos llamados planificadores. Usos de la planificación automática Los usos de la planificación automática
El 2020 nos ha enseñado que las predicciones, incluso las más previsibles, pueden no llegar a cumplirse. Sin embargo, el final de año siempre es un buen momento para echar la vista atrás y analizar qué tendencias estamos observando y, a partir de ellas, establecer las expectativas para el siguiente
El retorno de la inversión (ROI) es el parámetro por excelencia para dimensionar la efectividad de los proyectos de TI. Conocer el tiempo en que dicha inversión se recuperará y comenzará a brindar los beneficios planeados a la organización ha sido el termómetro para medir el éxito y el punto
Tradicionalmente, cuando hablábamos de tecnología y comparábamos sus posibilidades con las de los seres humanos nos encontrábamos con una barrera: su capacidad de creación. Pero este aspecto ya ha empezado a cambiar. La Inteligencia Artificial, a través de modelos computacionales de redes neuronales, permite ya generar textos, imágenes o temas
Conversational AI can offer a way to provide that always-on 24/7, fast, convenient experience that can go anywhere (phone, computer smart speakers, even your car). It can provide a human-like experience through real-time, personalized interaction with AI running in the background. This technology is being applied across many industries for a variety of use cases (both customer-facing and for internal use).
An analyst report offers an unbiased, side-by-side, third-party evaluation of the technology in the market. These analysts know how to put the vendors through the paces and require proof of any claims that are made.
Discovery is an important part of setting up your analysis for success – essentially it prevents you from plunging into a haystack to try to find that elusive needle, and rather, helps you organize the haystack into neater, compact organized bales that you can navigate with ease. Proper discovery can help you more efficiently find patterns in your data set.
La ciencia de datos nos está ayudando a entender y, sobre todo, a proponer soluciones viables para los problemas más complejos que como sociedad e industria enfrentamos actualmente. Sin importar el perfil o sector de las organizaciones, las áreas de TI han encontrado en la ciencia de datos una alternativa
A nivel mundial, los bancos han gastado un estimado de US$321 mil millones en multas desde 2008 por no cumplir con los estándares regulatorios, facilitar el lavado de dinero, el financiamiento del terrorismo y la manipulación del mercado. De hecho, se estima que el total de dinero lavado anualmente en
¿Por qué es hoy el mejor momento para migrar a la nube? Porque su conveniencia, ubicuidad y flexibilidad permiten que una organización siga operando sin interrupción en situaciones normales y extraordinarias, ya sea una crisis económica, política, natural o sanitaria como la actual. Pero también porque la nube ha alcanzado
Unlocking the potential of your unstructured text data can lead to great business outcomes but the prospect of starting a new or enhancing your existing Natural Language Processing (NLP) program can feel overwhelming because of the inherently unique (and sometimes messy) nature of human language. Text data doesn’t fit neatly into rows or columns the way that structured data does, which can make it seem more complex to work with. Conversations and written language range from objective statements to subjective perspectives and opinions. The same sentence, depending on its intent and the nuances in how it's said, can have a positive, negative, or neutral sentiment. To get us started, we'll share different types of NLP models used to analyze unstructured data with a focus on the hybrid approach.
Los días de compras diferenciadas -como los días sin IVA llevados a cabo en varios países latinoamericanos y los que aún hay programados por ejemplo en Colombia para septiembre- deben dejarnos experiencias y aprendizajes. Es cierto que hay que seguir reforzando los controles de bioseguridad y que cuidar la salud
La desinformación y las fake news constituyen hoy en día una de las principales amenazas para la libertad de información y el pensamiento crítico de la sociedad. En épocas de gran incertidumbre, como la derivada de la pandemia del COVID-19, las fake news pueden llegar a tener consecuencias aún más
I spoke with Antonie Berkel and Dr. Joost Huiskens about a systems analysis project for the design of a clinical decision support system (CDSS) which integrates computer vision to help radiologists monitor the progression of tumors.
SASの一つの顔は、アナリティクスで営利目的の意思決定を支援 筆者は、SAS社員として、20年以上に渡りアナリティクスおよびAIで企業・組織を支援してきました。 金融機関における、リスク管理や債権回収の最適化 通信業における、顧客LTV最大化、ネットワーク最適化やマーケティング活動の最適化 製造業における、需要予測、在庫最適化、製造品質の向上や調達最適化 流通・小売業における、需要予測やサプライチェーン最適化 運輸業における、輸送最適化や料金最適化 ライフサイエンス・製薬企業における、業務の最適化 官公庁における、市民サービス向上のための不正検知 など、様々な業種・業務においてアナリティクスの適用によるお客様のビジネス課題の解決に携わってきました。営利目的(ここでは市民サービスの向上も含めることにします)の企業・組織におけるアナリティクスの活用目的は主に以下の3つに集約されます。 収益(売り上げ)の増大 コストの低減 リスク管理 アナリティクスは、いわゆる「データ分析」を手段とし、過去起きたことを把握して問題を定義し、次に将来を予測し、様々な選択肢の中から最適な予測に基づいて意思決定をしていくことになりますが、その過程の中で、起きてほしい事象を予測して促進したり、起きてほしくない事象を予測して防いだり、その予測のばらつきを管理したりということを行っていきます。 このような営利目的でのアナリティクスの活用はSASという会社が誕生した40年以上前から行われており、基本的な活用フレームワークは変わっていません。IT技術の進化によって、利用可能なデータの種類や大きさが、増えてきただけにすぎないと言えます。例えば、昨今のAIブームの代表格であるディープラーニングですが、ディープラーニングという処理方式の進化と、GPUという処理機械の進化によって、非構造化データをより良く構造化しているものであり、もちろんモデリング時のパラメータ推定値は何十億倍にはなっていますが、モデリングのための1データソースにすぎません。もう少しするとディープラーニングも使いやすくなり、他の手法同様、それを使いこなすあるいは手法を発展させることに時間を費やすフェーズから、(中身を気にせず)使いこなせてあたりまえの時代になるのではないでしょうか。 SASのもう一つの顔、そして、SAS社員としての誇り、Data for Goodへのアナリティクスの適用 前置きが長くなりましたが、SAS社員としてアナリティクスに携わってきた中で幸運だったのは、データの管理、統計解析、機械学習、AI技術と、それを生かすためのアプリケーション化、そのためのツール、学習方法や、ビジネス価値を創出するための方法論や無数の事例に日常的に囲まれていたことだと思います。それにより、それら手段や適用可能性そのものを学習したり模索することではなく、その先の「どんな価値創出を成すか?」「様々な問題がある中で優先順位の高い解くべき問題はなにか?」という観点に時間というリソースを費やすことができていることだと思います。そのような日常の仕事環境においては、アナリティクスの活用を営利目的だけではなく、非営利目的の社会課題の解決に役立てるというのは企業の社会的責任を果たす観点においても必然であり、Data for Goodの取り組みとしてSAS社がユニークに貢献できることであり、SAS社員として誇れるところだと考えています。 最終的に成果を左右するのは「データ」 そして、もう一つの真実に我々は常に直面します。クラウド・テクノロジー、機械学習、ディープラーニングなどの処理テクノロジーがどんなに進歩しようともアナリティクス/AIによって得られる成果を左右するのは「データ」です。どのようなデータから学習するかによって結果は決まってきます。 IoT技術で収集したセンサーデータは知りたい「モノ」の真実を表しているだろうか? 学習データに付与されたラベル情報は正確だろうか? 学習データは目的を達成するために必要な集合だろうか? そのデータは顧客の心理や従業員の心理をどこまで忠実に表しているだろうか? 特に、Data for Goodのチャレンジはまさにそのデータ収集からスタートします。ほとんどの場合、データは目的に対して収集する必要があります。そして、下記の取り組みのうち2つはまさに、我々一人一人が参加できる、市民によるデータサイエンス活動として、AI/アナリティクスの心臓部分であるデータをクラウドソーシングによって作り上げるプロジェクトです。 Data for Good: 人間社会に大きな影響を及ぼすミツバチの社会をより良くする 概要はこちらのプレスリリース「SAS、高度なアナリティクスと機械学習を通じて健康なミツバチの個体数を増大(日本語)」をご参照ください。 ミツバチは、人間の食糧に直接用いられる植物種全体の75%近くに関して受粉を行っていますが、ミツバチのコロニーの数は減少しており、人類の食糧供給の壊滅的な損失につながる可能性があります。この取り組みでは、IoT, 機械学習, AI技術, ビジュアライゼーションなどSAS のテクノロジーを活用し、ミツバチの個体数の保全/保護する様々なプロジェクトを推進しています。この取り組みは以下の3つのプロジェクトから成り立っています。 ミツバチの群れの健康を非侵襲的に監視 SASのIoT部門の研究者は、SAS Event Stream ProcessingおよびSAS Viyaソフトウェアで提供されているデジタル信号処理ツールと機械学習アルゴリズムを用いて、ミツバチの巣箱の状態をリアルタイムで非侵襲的に追跡するために、生物音響監視システムを開発しています。このシステムによって養蜂家は、コロニーの失敗につながりかねない巣箱の問題を効果的に理解し、予測できるようになります。 関連ページ:5 ways to measure
If you are a government leader, or one of the millions of people employed in the public sector globally, these last 100 days have probably been the most challenging of your lifetime. It is also an unprecedented opportunity to show how dedicated public servants and their agencies can best serve
この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはLucy Kosturkoによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 あなたは今まで、実際に現地に行かなくても熱帯雨林を助けることは出来ないかと考えたことはありますか?考えたことがないでしょうか。 でも今がチャンスです。地球をまもるための活動もバーチャルで実施することがでる時代です。私たちの熱帯雨林プロジェクトでは、人工知能(AI)について少しずつ学びながら熱帯雨林を保護する機会を、家で過ごしている児童・生徒の皆さんに提供します(もちろん、大人の方にもご協力いただけます!)。こちらがご自宅でもできる学習ステップガイドです。 このガイドは4つのステップに分かれています: Step1: AIが人類のためにどのような役割を担うのか理解しよう Step2: 熱帯雨林のためにどのようにAIを活用するか見てみよう Step3: 画像の分類に力を貸してください Step4: さらにAIを用いて解決できる他の問題を見つけよう Step 1: AIが人類のためにどのような役割を担うのか理解しよう 私たちは、電気によって生み出された力やインターネットを通じて形成された世界全体の繋がりから、人類の歴史や人々の生活・労働上での技術の転換を知ることができます。AIはそれらの技術の最先端に過ぎません。いわゆるスマート家電から電気自動車まで、AIは私たちが考えていた働き方・運転の仕方・学習など多くのことを変化させてきました。 AIは人間と機械の長所をつなぎ合わせます。コンピュータの処理速度と高い継続性に人間の知性を組み合わせることで、それぞれだけでは実現できないものを作り上げることができます。AIを用いると、私たちは人間にとっては危険なこと(危険な環境の探索など)をコンピュータに実行させるようにトレーニングすることや、監視カメラの管理など人間が継続し続けることが難しい作業をコンピュータに任せることができます。これらは、ルールを設定することが容易な直感的な問題ではなく、未知で予測不可能な状況が溢れている問題です。プログラマーはコンピュータが必要とするルールを開発するのが困難なので、AIを使用して命令を開発します。 例として、複数選択と記述で答える質問がある学生の課題を採点するために開発されたコンピュータプログラムについて考えてみましょう。 複数選択式の質問には4つの選択肢がありますが、その中で正解は1つです。プログラマーは、その学生の回答が正解かどうかを評価する従来のコードを作成します。そのルールは簡単で、「Q:生徒の回答は正解と一致しますか」「A:はい、または、いいえ」です。 では、記述式の質問はどうでしょう?記述の正解は1つではありません。その記述が正しいかどうかを判断するルールも存在しないかもしれません。「記述は何文字以上必要か」「段落の数はいくつか」「必要な単語・用いてはならない単語はあるか」など、記述を適切に採点するためのルールを作成する方法はなく、そのルールは様々な判断と細かい評価が影響してきます。 この場合、プログラマーは従来のコードの代わりにAIを使用します。この問題を解決するために、プログラマーはまず評価の高い記述と低い記述のサンプルを集めます。そのサンプルは多い方が望ましいです。そのサンプルに機械学習アルゴリズムを用いて、コンピュータが優れた記述の基準を識別できるようにします。コンピュータにあらかじめ指示すべきルールはわかりませんが、そのルールが有効かどうかを判断することが出来ます。別のサンプルを用意して、先ほど作成したルールを適応したときに評価の高い記述と低い記述に分類されているかどうかを確認することで、ルールの基準をテストできます。 森林破壊など、世界規模の問題に取り組む際も同様の手法を適用することが出来るのです。 Step 2: 熱帯雨林のためにどのようにAIを活用するか見てみよう SASはIIASAと提携し、AIの専門知識と科学システム分析を統合して、地球を見るための新しい「目」を作りました。この提携によって、惑星映像から森林破壊の領域を自動的に検出できるようになります。コンピュータは何百万もの衛星画像を調べることにより、森林破壊の影響を受けた熱帯雨林の範囲を科学者に警告します。これにより、400万㎢を超える熱帯雨林を短期間で調査し、衛星画像が更新されるたびに調査を繰り返すことが出来ます。