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ModelOps로 구현하는 모델 관리 그 이상의 효과!

AI/ML 모델 개발 상의 어려움과 이를 해결하기 위한 접근법으로서 ModelOps의 필요성이 대두되고 있습니다. (참조 : AI/ML 기반 모델 개발, 과제와 해결방안은?) 이번 글에서는 ModelOps가 구체적으로 어떤 제품인지, 어떤 장점을 제공하며 구현방법은 어떠한지 등에 대해 설명드리도록 하겠습니다. 이에 앞서 ModelOps의 구현에 중요한 역할을 하는 ‘모델 거버넌스’에 대해 잠깐 짚어보도록 하겠습니다. 모델

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Noah Han 0
SoDA(SAS OnDemand for Academics)의 작업 방식

SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #4 지난 포스팅에서는 SoDA 인터페이스 구성과 그 기능에 대해 알아보았습니다. 오늘은 SoDA 인터페이스 중 ‘작업 모드’와 ‘프로세스 플로우’ 두 가지 요소에 대해 알아보겠습니다. 이 두 요소는 코딩에 익숙한 사용자와 코딩이 낯선 사용자 모두 쉽게 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이제부터 각각을 자세히 살펴보겠습니다. 1.

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Luis Barrientos 0
Es posible predecir el deterioro crediticio de 3 a 6 meses antes de que ocurra

En un mundo donde la información viaja a la velocidad de la luz y las decisiones deben tomarse con precisión quirúrgica, contar con herramientas tecnológicas avanzadas ya no es un lujo, sino una necesidad. A pesar del auge de soluciones de analítica e inteligencia artificial, muchas instituciones aún no aprovechan

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Ensley Tan 0
Skills shortages holding up AI implementation across APAC governments

In most countries, the government sector isn’t the first place people look for technological innovation or the rapid adoption of a proven technology. However, governments everywhere are increasingly under pressure to be more productive and to get better value for taxpayers’ money. Many private sector organizations are looking to AI

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収益を上げたいので「金になる木」を手元に

「金のなる木」という植物があるが、意外にも花が咲くことをご存じだろうか。実は、11月から晩秋から冬にかけて、白や淡いピンクの可憐な花が咲くのだ。もちろん、品種や育て方によって差はあるが、株が大きく成長し、日照や水やりに気を配ることが大切な条件となる。もちろん一定の寒さに当てることも欠かせない。花が咲くと、「幸運を招く」「富をもたらす」「一攫千金」など、縁起が良いとされている。ちなみに、英名は「dollar plant」、まさに金のなる木である。 ところで、マーケティングの世界では、相対的市場シェアと市場成長率を基に商品や事業を4つのカテゴリー、「金のなる木」「問題児」「花形」「負け犬」に分類して分析する手法がある(プロダクトポートフォリオ)。この手法は、ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)が開発した「BCGマトリクス」として知られており、例えば、マーケットシェアと市場成長率が高いものは「花形」、成長は高くないがシェアが高い、つまり収益性の高いものは「金のなる木」と分類される。商品戦略としては、取捨選択を行い、負け犬の事業や商品からは力を抜き、金のなる木に力を入れる、といった具合となる。 さて、SASでは様々なトレーニングメニュー(コース詳細とスケジュール)が提供されており、SASプログラミングの初級・中級コースやSAS Enterprise Guideの操作入門、統計初級コースは「金のなる木」に当たり、特に人気が高いため、受講を検討してみてはいかがだろうか。一方で、SASでは分析基礎トレーニングやデータサイエンティスト超入門講座なども提供されており、論理的思考やロジカルシンキング、データ分析のスキルを磨きたい方は、ぜひお問い合わせいただければ幸いである。 2024年12月初旬 相吉

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André Novo 0
A nova era da inteligência artificial generativa no Brasil

Entre as organizações que já adotaram a GenAI, os benefícios são notáveis. Mas obter ROI ainda é um desafio que requer atenção dos líderes de negócios A inteligência artificial generativa (GenAI) se firmou como uma força propulsora no mundo corporativo, transformando a interação entre humanos e tecnologia de maneira inédita.

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Hyeshin Hwang 0
AI 열풍 속에서 ‘AI 선도 기업’으로 가는 길

대한민국을 포함한 아시아태평양 지역의 데이터 및 AI 성숙도는 어느 정도일까요? ChatGPT 등장 이후 AI에 대한 관심이 급격히 높아지면서 많은 기업들이 AI 및 생성형 AI의 활용과 적용에 적극 나서고 있습니다. SAS는 최근 IDC에 의뢰해 기업의 AI 투자와 해결과제, 향후 계획에 대한 흥미로운 연구를 진행했습니다. 그 결과를 통해 AI 선도기업이 되기 위한

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Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

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クラウドにおける AI と分析の環境への影響の調査

SASクラウドエコノミクスおよびビジネスバリューチームのSpiros PotamitisとFrancesco Raininiがこの記事の執筆に協力しました。2023年11月16日に公開された英語の記事を翻訳しております。 クラウド コンピューティングは数え切れないほど多くの業界のバックボーンとなり、組織が分析、機械学習、AI の力を活用して洞察とイノベーションを実現できるよう支援しています。 クラウドコンピューティングの急速な拡大により、クラウドは大きな二酸化炭素排出量を生み出すようになりました。背景として、クラウドは世界の二酸化炭素排出量の最大 4%を占めると計算されており、これは航空業界が排出する量よりも多いと考えられています。 これに対して何ができるでしょうか? オンプレミスの展開についてはどうでしょうか? クラウドとオンプレミスの議論に関しては、大手市場調査会社である IDC は、コンピューティングリソースの集約効率が高いため、オンプレミスと比較してクラウドの方が環境に優しい選択肢であると主張しています。したがって、AI と分析のワークロードをクラウドに移行するのが環境にとって最善の方法であると言われています。 クラウドでの効率を向上できる組織が増えれば、累積的な影響を考慮すると、小さな改善でも大きな違いを生む可能性があります。 SAS® Viya®と環境 SAS Viya は、  5 年間で最大 50 トンの CO2eの炭素排出量を削減する可能性があります。成長した木がこの量のCO2eを吸収するには 4,513 年かかると言われています。     カーボンフットプリントを楽しく探る 様々な要点を総合的に考慮し、Viya の潜在的な環境的利点を計算するために、私たちはGreen Algorithm Calculator を使用しました。これは、計算ワークロードの二酸化炭素排出量を推定して報告するツールです。計算を完了するために、さまざまな Azure Cloud アーキテクチャにわたる 1,500 を超えるテストを含むFuturum ベンチマーク調査の数値を使用しました。この調査では、Viya がオープンソースや主要な代替手段と比較して平均で 30 倍高速であることが示されています。 私たちは、大規模な組織に典型的なインフラストラクチャと分析のワークロードを想定しました。同時に、Futurum の調査で使用された技術的設定を反映しているため、計算に自信を持ってメリットの数値を適用できます。 グリーンアルゴリズム 計算機を使用して計算するには、次の手順に従います。 実行時間から始めます。50 人のデータ

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Noah Han 0
SoDA(SAS OnDemand for Academics) 둘러보기

SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #3 지난 포스팅에서는 SoDA의 서비스 가입 방법을 알아보았습니다. SoDA는 클라우드 환경을 이용하기 때문에 따로 설치할 필요가 없었고, 클라우드 할당을 위한 서비스 가입이 필요했습니다. 이번에는 SoDA 사용 환경인 SAS Studio의 다양한 구성을 살펴보도록 하겠습니다. SoDA는 SAS Studio를 통해 사용할 수 있습니다. SAS Studio는 웹 브라우저로

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Yuri Rueda 0
Estas son las nuevas tendencias que ayudan a las compañías contra el lavado de dinero

El lavado de dinero se continúa posicionando como una de las principales problemáticas ilegales, por su asociación con actividades ilícitas y crímenes financieros. Un reporte de Global Financial Integraty, titulado “Crímenes Financieros en América Latina y el Caribe: entendiendo los desafíos de los países y diseñando respuestas técnicas efectivas”, estimó

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Albert Qian 0
4 industries that stand to benefit from SAS Decision Builder

Making informed decisions quickly is more critical than ever. As markets shift and customer expectations evolve, companies need tools to process vast data and turn insights into actionable strategies. That’s where SAS Decision Builder comes in, now available through Microsoft Fabric's public preview announced at Microsoft Ignite. With SAS Decision

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Hyeshin Hwang 0
클라우드에서 구동되는 AI와 분석의 여러 환경적 영향

수많은 산업에서 중추적인 역할을 맡게 된 클라우드 컴퓨팅은 조직이 분석과 머신 러닝 및 AI의 힘을 활용하여 인사이트를 얻고 혁신을 추구할 수 있도록 도와줍니다. *이 글은  Spiros Potamitis 가 작성한 내용을 SAS코리아에서 번역한 것입니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 급속한 확대로 인해 클라우드의 탄소 발자국 역시 크게 증가했습니다. 알기 쉽게 비교하자면, 클라우드 컴퓨팅의

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Lucas Pinheiro 0
Garantindo o sucesso de projetos de analytics, IA e dados

Decisores em diversas indústrias já sabem que a implantação de grandes projetos de analytics, IA e dados tem se tornado cada vez mais estratégica para o sucesso dos negócios. Porém, a execução destas iniciativas requer atenção em pontos cruciais, que vão desde a identificação dos objetivos até a adoção e

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Carlos Hernández 0
SAS Viya supera a sus competidores y reduce los costos operativos, según un estudio

En la era de la transformación digital, la velocidad, la escalabilidad y la rentabilidad no son solo indicadores de desempeño; son factores decisivos que permiten a las empresas mantenerse competitivas. Hoy, en SAS, nos enorgullecemos de ver cómo nuestra plataforma de IA y analítica, SAS Viya, no solo cumple con

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Ivan Fernando Herrera 0
Revolucionando la gestión de datos en diferentes industrias con SAS

Cada vez más los datos se han convertido en el corazón de todas las operaciones empresariales. Sin embargo, gestionarlos de manera eficiente y convertirlos en información valiosa sigue siendo un desafío. Una buena gestión de datos es esencial para garantizar resultados confiables, éticos y libres de sesgos; que a su

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キンモクセイの香りに浸かって

秋の風物詩であるキンモクセイ(金木犀)は、オレンジ色のフルーティで甘い香りが特徴で、英名はまさしく「フレラント・オリーブ(Fragrant olive)」。香りを楽しむには朝がおすすめで、酵素が活発になるため香りが強くなるそう。ぜひ通勤・通学時に香ってほしい。 キンモクセイはすべて国から持ち込まれた雄株のみで増やしたクローンなので、通常の植物と違って、同じ地域では一斉に開花する。サクラの場合とは逆に、キンモクセイの開花は寒くなる地域から徐々に、東北から九州に向かって進んでいく。ちなみに北海道と沖縄には挿し木がないらしい。 さて、今春のサクラの開花が暖冬で約1週間遅れたのに続き、今秋のキンモクセイも平年より遅れ気味の開花。これは夏が長引いたのが影響しているはずである。実際に10月の平均気温を見ると、関東や近畿は平年より高め、中国地方や九州北部は平年並み、ということで関東や近畿で開花が遅れているとみている。 サクラの開花予測には積算気温が用いられるが(春になると回帰分析を思いだす)、キンモクセイも高温が続くと遅れるため、同様の指標が考えられる。より精緻な統計モデルで予測することも可能である。おくれじとキンモクセイの香りに浸りながら、開花日を予測してみたい。 住宅価格や企業の売上予測においても、ローン支払いの不履行の可能性を見通すにしても、因果解析の手法が用いられる。11~12月は、線形回帰、ロジスティック回帰、生存時間など因果解析のコースがオンパレード(トレーニングコース詳細とスケジュール | SAS)、興味があれば受講してみるのも良いだろう。 2024年11月初旬 相吉 

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Santiago Fainstein 0
Menos de la mitad de las aseguradoras en la región han implementado IA

La Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial Predictiva son cada vez más utilizadas en el sector asegurador para predecir tendencias, demandas y optimizar operaciones. Sin embargo, de acuerdo con un estudio elaborado por Ernest and Young, el 50 % de los ejecutivos y responsables de áreas de tecnología no

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