Tag: Python

Machine Learning
Afshin Oroojlooy 0
Application of reinforcement learning to control traffic signals

In this article, we summarize our SAS research paper on the application of reinforcement learning to monitor traffic control signals which was recently accepted to the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada. This annual conference is hosted by the Neural Information Processing Systems Foundation, a non-profit corporation that promotes the exchange of ideas in neural information processing systems across multiple disciplines.

Advanced Analytics
Susan Kahler 0
Video: Image embedding using deep learning with Python (DLPy) and SAS Viya

An embedding model is a way to reduce the dimensionality of input data, such as images. Consider this to be a type of data preparation applied to image analysis. When an embedding model is used, input images are converted into low-dimensional vectors that can be more easily used by other computer vision tasks. The key to good embedding is to train the model so that similar images are converted to similar vectors.

Advanced Analytics | Data Visualization | Programming Tips
Xavier Bizoux 0
Continuous Integration/Continuous Delivery – Using Python and REST APIs for SAS Visual Analytics reports

With increasing interest in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), many SAS Users want to know what can be done for Visual Analytics reports. In this article, I will explain how to use Python and SAS Viya REST APIs to extract a report from a SAS Viya environment and import it into another environment.

Analytics
SAS Enterprise GuideのカスタムタスクでPythonコード実行

SAS Enterprise Guide(EG)で簡単にPythonなどオープンソース・コードを実行できる方法を紹介します。 1.オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 2.事前設定 3.EGでの使用方法 4.AMOでの使用方法   1.オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 SAS Enterprise Guide(EG)は直感的なユーザインタフェース上で、マウスの簡単操作で、透過的にデータにアクセスし、様々な分析用タスクを活用し、データの準備から加工・変換、集計・分析、レポート作成に至る一連の作業をグラフィカルなフロー図として描き、実行することができるツールです。 一方、多くの組織ではPython, Rなど様々なオープンソースのスキルを持つデータサイエンティストが混在することが多く、こうしたオープンソース(OS)とのコラボレーションも必要になってきています。従来、EGとPythonなどOSと連携する際には、データでのやりとりが必要でした。例えば、EGで作成したデータをエクスポートし、OSユーザに渡して処理してもらうか、その逆か、になります。 都度このようにデータをやりとりするには手間と時間がかかりますし、データやPythonコードなどの管理も課題となります。こうした課題を解決する手段の一つとして、カスタムタスクを活用することができます。 カスタムタスク:EGには、数多くのタスク(データ準備用タスク、分析用タスク、など)が実装されています。このタスクは顧客ニーズに応じてカスタムで作成し、活用することができるようになっています。SASのサポートサイトからカスタムタスクを作成するためのテンプレートをダウンロードし、使用することができるようになっています。カスタムタスクの作成方法の詳細に関しては、次回のブログでご紹介します。 オープンソースコード実行用タスク(OST):OSTはOpenSourceTaskの略で、EGカスタムタスクのテンプレートに基づいて開発されています。OSTを使用することで、EG上で簡単にPythonコードを実行することができ、GUIベースの簡単マウス操作でPythonコードを再利用し、EG上で、標準実装のタスクとOSTを活用し、連携してアナリティクス作業を完結することができます。これによって、様々異なる分析スキル(GUIユーザー、SAS言語ユーザー、OS言語ユーザー)を連携し、有効活用することが可能となります。また、この分析処理は自動化することも可能です。  次にPythonコード実行用のOSTの使用方法を紹介します。EGのバージョンは8.2を使用したものです。   2.事前設定 ・Python環境の確認 まずSAS9サーバ側にPython環境がインストールされていることを確認してください。Pythonの環境がない場合は、PythonまたAnacondaなどPythonのruntimeをインストールする必要があります。 ・SAS9サーバーの設定 SAS9のSMC(SAS Management Console)を起動し、以下の画面を開きます。 「Environment Management」>「Server Manager」> 「SASApp」>「SASApp Logical Workspace Server」>「SASApp - Workspace」を右クリックし、「Properties」をクリックし 以下の設定でXCMDの実行を許可します。 「Options」タブ >「Advanced Options」>「Launch Properties」で「Allow XCMD」をチェックし、「OK」をクリックします。 設定を有効するにはシステムのObject Spawnerのサービスを再起動する必要があります。 ・OSTパッケージの取り込み OSTパッケージをダウンロードし、展開したCustomフォルダをEG(またAMO)のインストール先(以下画面ショットのロケーション)にコピーします。そのほか、臨時ファイル保存と作業用フォルダC:/Customを作成し、準備作業が完了です。 これで、OSTが使用できる状態になります。   3.EG上の使用方法 まず EGを起動し、処理対象データを選択します。今回はSASHELPライブラリ内にある「CLASS」を選びます。データを選択した状態で、タスクリストのSAS

Analytics
Mauricio González 0
Consejos para adquirir la tecnología que acelere la transformación digital

Muchas organizaciones equilibran las soluciones de código abierto con software comercial para cumplir con los requisitos de análisis estadístico, tanto dentro de sus organizaciones como externamente con los organismos reguladores. Si bien las herramientas analíticas de código abierto ofrecen una comunidad en línea sólida y una amplia gama de algoritmos,

Programming Tips
SAS Japan 0
新しいSAS ViyaのPython向けパッケージ :sasctl

なぜ“sasctl”が必要なのか? オープンソースとの統合性はSAS Viyaの一つの重要な製品理念であり、そのための機能拡張を継続的に行っています。その一環として”sasctl”という新しいパッケージがリリースされました。SAS Viyaでは従来から、PythonからViyaの機能を使用するために”SWAT”パッケージを提供しており、SAS Viyaのインメモリー分析エンジン(CAS)をPythonからシームレスに活用し、データ準備やモデリングをハイパフォーマンスで実行することができるようになっていました。しかし、データ準備やモデル開発は、アナリティクス・ライフサイクル(AI&アナリティクスの実用化に不可欠なプロセス)の一部のパートにすぎません。そこで、開発されたモデルをリポジトリに登録・管理して、最終的に業務に実装するためのPython向けパッケージとして”sasctl”が生まれたのです。 sasctlの概要 sasctlで提供される機能は、大まかに、3つのカテゴリーに分けられます。 また、この3つのカテゴリーは、お互いに依存する関係を持っています。 1.セッション sasctlを使用する前に、まずSAS Viyaのサーバーに接続する必要があります。(この接続は、ViyaマイクロサービスのRESTエンドポイントに対して行われることに注意してください) SAS Viyaのサーバーへの接続は、セッションのオブジェクトを生成することにより行われます。 >>> from sasctl import Session >>> sess = Session(host, username, password) この時点で、sasctlはViya環境を呼び出して認証し、この後のすべての要求に自動的に使用される認証トークンを受け取りました。 ここからは、このセッションを使用してViyaと通信します。 2.タスク タスクは一般的に使用される機能を意味し、可能な限りユーザーフレンドリーになるように設計されています。各タスクは、機能を実現するために、内部的にViya REST APIを複数回呼び出しています。例えば、register_modelタスクではREST APIを呼び出し、下記の処理を実行しています: リポジトリの検索 プロジェクトの検索 プロジェクトの作成 モデルの作成 モデルのインポート ファイルのアップロード その目的としては、ユーザーがPythonを使って、アナリティクス・ライフサイクルで求められるタスクを実行する際に、sasctlの単一のタスクを実行するだけで済むようにすることです。 >>> from sasctl.tasks import register_model >>> register_model(model, 'My Model', project='My Project') 今後も継続的に新しいタスクを追加していきますが、現在のsasctlには下の2つのタスクを含まれています:

Programming Tips
Ajmal Farzam 0
Using Python to run jobs in your SAS Grid

One of the features of SAS Grid Manager (and SAS Grid Manager for Platform) introduced in SAS 9.4 M6 is the capability for the grid provider software to handle open-source workloads in addition to traditional SAS jobs. In this post, we’ll take a look at the steps required to get your SAS Grid Manager environment set up to utilize this functionality, and we’ll demonstrate the process of submitting Python code for execution in the SAS Grid.

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Nelson Grajales 0
Machine learning with SASPy: Exploring and preparing your data (part 1)

SASPy is a powerful Python library that interfaces with SAS and can help with your machine-learning solutions. SASPy was created for Python programmers to leverage the power of SAS within their Python scripts. If you are not familiar with SASPy, see the following resources: Introducing SASPy: Use Python code to

Analytics | Data Visualization | Programming Tips
SAS Software 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

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