Tag: Python

Analytics
自然言語処理とSAS (2)

こんにちは!SAS Institute Japanの堀内です。今回も自然言語処理について紹介いたします。 第1回目の投稿では、最近の自然言語処理の応用例とSAS社が携わった自然言語処理関連の実案件の概要を紹介しました。 第2回目の本投稿では実際にSASを使って日本語の文章を扱う自然言語処理の例を解説していきます。 テキストデータって何? 自然言語処理を語る前に、自然言語処理が処理対象とするデータのことを知る必要があります。自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。ここからはテキストデータがどういうものか探っていきます。 テキストとは以下のようなものです。 「自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。本投稿ではテキストデータがどういうものか探っていきます。」 何の変哲もない日本語の文章です。日本語以外の言語で書かれた文章ももちろんテキストと呼ばれます。 ではテキストデータとは何でしょう?データと言うからには何らかの構造を持っていると考えます。例えば行と列が与えられたテーブルデータがわかりやすい例です。 テキストデータと呼ぶとき、テキストに何らかの構造を与えられたものを想起すると良いかと思います。上で挙げたサンプルのテキストをテキストデータに変換してみましょう。 ["自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。",  "本投稿ではテキストデータがどういうものか探っていきます。"] これは句読点でテキストを区切り、リストに格納した例です。やりかたは他にもあります、 [["自然言語処理",  "で", "扱われる", "データ", "は", "テキストデータ", "と", "呼ばれて", "います", "。"],  ["本投稿", "では", "テキストデータ", "が", "どういうもの", "か", "探って", "いきます", "。"]] これは先ほどの例で2つのテキストに区切ったうえで、それぞれのテキストを更に単語ごとに区切って別々のリストに格納した例になります。これをテーブルデータのように整えると、 ID COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 1 自然言語処理 で 扱われる

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,