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Analytics

Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business

Analytics | Machine Learning
Junhyuk Jeong 0
컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 2편

지난 포스팅에서 컴퓨터 비전의 과거와 CNN(Convolution Neural Network)의 구성 요소, 퍼셉트론, 합성곱층에 대해 알아보았습니다. 합성곱층과 함께 풀링, 활성화 함수, 드랍아웃 등 다양한 요소를 활용한다면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 오늘 포스팅에서는 CNN에서 사용될 수 있는 다양한 기법들과 함께 CNN의 학습이 어떤 방식으로 이루어지는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. CNN의 구성요소 <그림

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Korean
Manufacturing
Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
La monetización de datos, una conexión que las telcos no pueden perder

Las empresas de telecomunicaciones tienen acceso a una gran cantidad de datos de sus clientes, que pueden ser utilizados para mejorar la experiencia del usuario, optimizar las operaciones y generar nuevos ingresos. Sin embargo, muchas empresas del sector aún no han aprovechado completamente el potencial de la monetización de datos.

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Spanish
Communications
Analytics
Hyeshin Hwang 0
증가하는 디지털 금융 사기, 어떻게 대처해야 할까요?

금융 사기 설문 응답자 3분의 2가 금융 사기 경험이 있거나 더 철저한 보안을 원할 경우 이용 업체를 전환하겠다고 응답 보안 인증에 생체정보 활용 선호, 보안 강화 위해 개인 정보 공유 허용 SAS가 최근 16개국 13,500명의 소비자를 대상으로 한 설문조사(Faces of Fraud: Consumer Experiences with Fraud and What It Means for

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Korean
Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Rubén Valdovinos 0
Modernización, un impulsor del cambio y la innovación en las empresas

Las organizaciones saben que modernizarse es una tarea continua y una condición para seguir compitiendo y creciendo en sus respectivos mercados. Cómo abordar el proceso de modernización, sin embargo, requiere una planeación minuciosa, y no está exento de desafíos. Más aún cuando involucra la adopción de tecnologías y procesos de

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Spanish
Government | Manufacturing | Retail
Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Héctor Cobo 0
53% de empresas e instituciones con brechas en el manejo de resiliencia: encuesta de SAS

Mucho se ha hablado de la importancia que tiene la capacidad de adaptación en las empresas y sus líderes. Se han desarrollado cursos, talleres e implementado diversas fórmulas, sin embargo, recientemente se ha ubicado que el análisis de datos contribuye mayormente a prever y contrarrestar riesgos. Así lo señalan el

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Spanish
Analytics | Customer Intelligence
Luis García-Vacas 0
Potenciando las estrategias de marketing con modelos analíticos y navegación web

Los modelos analíticos de cliente son utilizados por las empresas para mejorar el conocimiento sobre su público objetivo, necesidades, comportamientos y, en general, anticipar sus movimientos.   La utilización de esta información en modelos analíticos nos permitirá descubrir patrones de comportamiento en los clientes.  Una vía de optimizar los modelos

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SAS Spain | Spanish
Banking | Insurance | Retail
Advanced Analytics | Analytics | Learn SAS | Work & Life at SAS
Adriana Rojas 0
Colaboración entre universidades y empresas: intercambio mutuo de conocimiento

No creo que ninguno de los lectores de este post llegue a sorprenderse si les contamos que en SAS estamos al 100% comprometidos con el mundo académico. No obstante, hace casi medio siglo que nuestra compañía nació precisamente en las aulas de una universidad, la de Carolina del Norte. Desde

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SAS Spain | Spanish
Education
Analytics | Artificial Intelligence
Reggie Townsend 0
Striking the balance: Navigating the pitfalls of AI technocentrism

Embracing AI is wonderful. From a practical business perspective, though, there are limits. This issue is broader than AI. However, I’ll constrain the conversation to that for now, given the attention AI is getting these days. Yes, some processes are undoubtedly good candidates for automation, but avoiding “technocentrism” is critical to

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English
Analytics | Customer Intelligence
Jessica Curtis 0
Why digital logistics is the key to supply chain resiliency amid geopolitical uncertainty

In an increasingly interconnected world, geopolitical events in one region can cause a ripple effect across global supply chains. Due to technical complexity and the concentration of large manufacturers in the Asia Pacific region, the semiconductor supply chain is especially vulnerable to disruptions. In fact, more than 65% of the

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English
Government
Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Junhyuk Jeong 0
컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 1편

컴퓨터가 인간보다 잘 하는 몇 가지 분야가 있는데, 그 중 하나가 바로 이미지 인식입니다. 2012년 알렉스넷이 개발된 이후 컴퓨터 비전 분야는 급속도로 성장하여 우리 일상에 자연스럽게 스며들었습니다. 오늘 포스팅에서는 컴퓨터가 이미지를 어떻게 인식할 수 있는지 이론을 중심으로 살펴보도록 하겠습니다. 1. 컴퓨터 비전의 과거 우리가 모니터를 통해 바라보는 이미지의 구조부터 알아보겠습니다.

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Korean
Manufacturing | Retail
Analytics | Learn SAS
Catherine (Cat) Truxillo 0
5 claves para crear equipos de analítica más sólidos

Debido a la complejidad y cambios en el mercado, las organizaciones de todo el mundo están aprovechando las oportunidades para hacer mejores predicciones, identificar soluciones y dar pasos estratégicos y proactivos, lo que significa que dependen cada vez más de los big data. Sin embargo, en su búsqueda de resistencia

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Spanish
Banking | Communications | Education | Energy & Utilities | Government | Health Care | Hospitality | Insurance | Life Sciences | Manufacturing | Retail | Sports & Entertainment | Travel
Analytics | Fraud & Security Intelligence
Min-Gi Cho 0
통합 금융 범죄에 대처하는 가장 효과적인 방법, 'FRAML'

자금 세탁 방지와 사기 방지 환경의 통합 접근 방안 금융 범죄의 현황과 대응 금융 범죄(Financial Crimes)라 함은 개인적 사용 및 사익을 위해 불법적으로 재산의 소유권을 전환하는 모든 불법 행위를 포함하는 광범위한 용어입니다. 금융 범죄는 다양한 유형의 사기(Fraud), 절도(Theft), 스캠(Scam), 탈세(Tax Evasion), 뇌물 수수(Bribery), 횡령(Embezzlement), 신원 도용(Identity Theft), 위조(Forgery) 등에 의해

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Korean
Banking
Analytics | Artificial Intelligence
Franklin Manchester 0
A trusted copilot: 3 ways SAS® Viya® can help insurers navigate challenges

Disaster and insurance have always shared a symbiotic relationship – one begets the other. In 2022, insurers shouldered historic underwriting losses. Worsening results continued in Q1 of 2023 for the US property and casualty (P&C) industry, posting its first and largest net underwriting loss in the first quarter in 12

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Insurance
Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Learn SAS | Programming Tips
Yinliang Wu 0
How to evaluate SAS expressions in PROC DS2 dynamically

Some readers read the article “how-to-evaluate-sas-expression-in-data-step-dynamically” and wonder if there is a same mechanism or functionality in DS2. As indicated in that article, SAS provides similar features in DATA step, PROC CAS and PROC Python, but some projects like ESP (Event Stream Processing) projects would store those expression definition in

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Banking
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