Artificial Intelligence

Discover how AI is used today and how it will augment human experience in the future

Analytics | Artificial Intelligence | Risk Management
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
SAS, “금융 리스크 전문가 81%, 인공지능(AI) 기술 효과 누려”

SAS, “금융 리스크 전문가 81%, 인공지능(AI) 기술 효과 누려” 프로세스 자동화·신용 평가·데이터 클렌징 분야에서 가장 큰 AI 도입 효과 나타나 응답자 절반 이상(52%) AI 활용 기술 격차 체감 2019년 4월 24일, 서울 – 세계적인 분석 선두 기업 SAS(와 국제재무위험관리전문가협회(GARP, Global Association of Risk Professionals)가 발표한 ‘금융권 리스크 관리 분야의 인공지능

Analytics | Artificial Intelligence
Rainer Sternecker 0
Machine Learning als Automatisierungsturbo

Datenmanagement alles andere als eine neue Disziplin. Dennoch verändert sich der Umgang mit Daten angesichts neuer Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ebenso sehr wie die Analyse dieser Daten. Heute hat so ziemlich jedes Unternehmen moderne Datenmanagement-Werkzeuge im Einsatz, doch die angewandten Praktiken und Strategien stammen vielfach noch

Artificial Intelligence
L'intelligence artificielle dans la santé : une démarche centrée sur le patient

L’intelligence artificielle, dont les prémices remontent aux années 1950, se concrétise déjà depuis une dizaine d’années dans le secteur de la santé. Les applications de l’IA dans les hôpitaux apportent de nombreux bénéfices aux patients, équipes médicales et établissements de santé. Jean-François Gourdin, responsable du secteur santé chez SAS, épidémiologiste

Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Marcin Nadolny 0
Here and now: Boosting anti-money laundering efforts with Artificial Intelligence

Anti-money laundering has been an issue for banks and financial institutions for some time. Transaction monitoring systems have been around for many years. Meeting and complying with regulations at the regional or national level, however, remains a challenge. Many financial institutions are almost playing catch-up with regulators, as anti-money laundering

Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Josefin Rosén 0
Can artificial intelligence learn fast enough to beat money launderers?

Anti-money laundering is an important issue for governments and banks alike. The fight to prevent terrorist financing and profiting from crime means that banks and other financial institutions are increasingly required by regulations to put anti-money laundering systems in place. Many are turning to analytics in the process, and particularly to

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Charlie Chase 0
Is machine learning practical for statistical forecasting?

There's been a lot of hype regarding using machine learning (ML) for demand forecasting, and rightfully so, given the advancements in data collection, storage, and processing along with improvements in technology. There's no reason why machine learning can't be utilized as another forecasting method among the collection of forecasting methods

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Adriana Marquez A. 0
De la ciencia ficción a la realidad. Aplicación de ofertas personalizadas a clientes desde la Inteligencia Artificial y el reconocimiento de imágenes.

¿Han visto la película Minority Report? En esta se presentan algunas escenas en las cuales John Anderton entra a un centro comercial y mediante el “Sistema de reconocimiento óptico de la ciudad”, la pantalla de publicidad le saluda por el nombre y luego le hace ofrecimientos personalizados de productos. Para

Analytics | Artificial Intelligence | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
SAS, 향후 3년간 AI 분야 10억 달러 투자 계획 발표

SAS, 향후 3년간 AI 분야 10억 달러 투자 계획 발표 R&D 혁신 교육 및 전문가 컨설팅 지원 통해 기업 AI 역량 강화 국내에서도 AI 전문가 교육 프로그램 제공… 인재 양성 및 분석가 저변 확대 2019년 3월 28일 – 세계적인 분석 선두 기업 SAS(가 향후 3년간 인공지능(AI) 분야에 총 10억 달러(한화 약

Artificial Intelligence
DLPyを使用した、ディープラーニングのfunctional APIモデル構築

SAS Viyaの分析機能をPythonから利用するためのハイレベルAPIパッケージであるDLPyでは、kerasと同等の簡潔なコーディングで、複雑な画像処理やディープラーニングを実行することができます。 そして、DLPyでは、kerasと同様に、2つの手法でディープラーニングのモデルを構築することができます。 Sequential modelとfunctional API modelです。 Sequentialとは、その名の通り、レイヤーを順序通りに積み重ねて、順序通りに実行していくモデルです。 以下は、DLPyを用いて、PythonからSAS Viyaのディープラーニング機能を使用して画像分類向けsequential modelのネットワークを定義している例です。 In [10]: model1 = Sequential(sess, model_table='Simple_CNN') model1.add(InputLayer(3, 224, 224, offsets=tr_img.channel_means)) model1.add(Conv2d(8, 7)) model1.add(Pooling(2)) model1.add(Conv2d(8, 7)) model1.add(Pooling(2)) model1.add(Dense(16)) model1.add(OutputLayer(act='softmax', n=2)) In [11]: model1.print_summary() Out[11]: In [12]: model1.plot_network() Out[12]: 一方、functional APIは、sequentialでは、表現することが難しい、より複雑な構造のモデルを構築する際に利用されます。 以下は、kerasの公式サイトに記載されている文面です。 “functional APIは,複数の出力があるモデルや有向非巡回グラフ,共有レイヤーを持ったモデルなどの複雑なモデルを定義するためのインターフェースです.” そして、DLPyでは、kerasと同様にsequential modelだけでなく、functional API modelの構築も可能になっています。 以下はその一例として、複数の入力と出力を持つような画像分類のためのディープラーニングモデルのネットワーク例です。 まず、テンソルオブジェクトを返すInput()によって、2つのテンソル、グレースケール画像とカラー(RGB)画像、を定義します。 グレースケール画像は2つの畳み込み層に送り込まれます。カラー画像はそれらとは別の畳み込み層に送り込まれます。

Artificial Intelligence
As organizações estão a preparar-se para um uso mais ético e responsável da Inteligência Artificial

92% dos líderes de IA formam as suas equipas em ética e 74% avalia, semanalmente, os resultados obtidos com a IA Se tivéssemos que destacar uma buzzword dos últimos tempos que vivemos escolheríamos Inteligência Artificial (IA). Uma tecnologia que, sem dúvida, nos transporta para outro patamar da chamada evolução tecnológica. Uma

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