SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #2 지난 포스팅에서는 SoDA(SAS Ondemand for Academics)의 장점과 필요성을 중심으로 SoDA가 어떤 제품인지 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 ‘서비스 가입 방법’을 알아보겠습니다. 먼저 SoDA가 서비스 되는 브라우저 환경을 알아보고, 이어서 서비스 가입의 각 단계를 살펴보겠습니다. * 편집자 주 : 이번 글은 SAS코리아 컨설팅 본부 한노아
최근 화두가 되는 빅데이터와 머신 러닝은 예측 모델의 성능을 올리기 위한 방안으로 시작된 것입니다. SAS VDMML(Visual Data Mining and Machine Learning)은 예측 모델 개발 시 텍스트 데이터를 이용하여 모델의 성능을 높여주는 텍스트 분석 툴로, 비즈니스 사용자와 데이터 사이언티스트, 예측 모델 개발자 모두가 활용할 수 있습니다. 텍스트 분석은 자연어 처리 과정이
AutoML은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하는 AI기술중 하나입니다. AutoML은 시티즌 데이터 사이언티스트는 물론 데이터 사이언티스트도 더 빨리 더 많은 모델을 구축하고, 모델의 정확도를 개선하여 보다 생산적인 과제에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 기업은 조직 전반에 업무 효율성과 전문성을 강화할 수 있습니다. SAS AutoML 플랫폼의 핵심은 분석 라이프사이클 프로세스
전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. 운송, 금융, 엔터테인먼트, 헬스케어, 공공서비스, 에너지, 통신, 교육 등 모든 분야에서 AI는 비즈니스와 일상을 혁신하며 새로운 미래를 열고 있지요. SAS도 2019년 향후 3년간 AI 분야에 총 10억 달러 투자 계획을 발표한 바 있습니다. AI는 데이터라는 경험을 통해 배우고, 이
오늘 6월 17일(미 동부 시간 기준 16일) 온라인으로 개최한 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’에서 SAS는 최신 클라우드 기술을 접목해 의사결정 과정을 가속화하는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼의 최신 버전 ‘SAS 바이야 4(SAS® Viya® 4)’를 공개하고 마이크로소프트와 클라우드 전환 가속화를 위한 전략적 파트너십 체결을 발표했습니다. 클라우드로 전환하는 비즈니스 IT 트렌드에 발 맞추어
Developing a loan approval application is a sensitive task since automatically approving loans to customers who will default can be costly for a lender. SAS enables quick and easy development and exposure of decision-making models from a single source. A simple and robust environment can make decisions less prone to errors.
SAS가 최근 글로벌 시장조사기관 가트너에서 발표한 ‘2020 가트너 매직 쿼드런트: 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼(2020 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms)’ 보고서에서 비전 완성도 및 실행력을 인정받아 리더로 선정됐습니다. SAS는 해당 부문에서 유일하게 7년 연속 리더로 선정됐는데요! 작년 대비 괄목할 만한 성장을 보이며 최상위 리더 제품으로
올해 1월 IDC에서 발표한 ‘IDC 마켓스케이프: 2019-2020년 전 세계 범용 인공지능 소프트웨어 플랫폼 벤더 평가(IDC MarketScape: Worldwide General-Purpose Artificial Intelligence Software Platforms 2019–2020 Vendor Assessment)’ 보고서에서 SAS가 리더로 선정되었습니다🙌🙌 IDC에서 인공지능(AI) 플랫폼 공급업체들을 평가한 것은 이번이 처음이었는데요. IDC 마켓스케이프 보고서는 수익 및 시장성을 비롯해 기업별 AI 전략 및 기능에 대한
