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Artificial Intelligence

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

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Christian Goßler 0
Bolschewistische Rotationsbeschleunigung im Internet of Tumble (IoT8)

„Für mich heißt Internet of Things, dass hier alles rotiert wie in einem Wäschetümmler und es weder Durcheinander noch Stillstand gibt.“ Frau Dönmek hatte Lenin und mich am Werkstor in Cedorf abgeholt und uns gleich in die Halle zu ihrer Anlage geführt: „Wir arbeiten an der Kapazitätsgrenze. Was wir wegen

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German
Manufacturing
Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning | Programming Tips
Melanie Carey 0
How SAS Visual Analytics' automated analysis takes customer care to the next level - Part 2

In the first of three posts on using automated analysis with SAS Visual Analytics, we explored a typical visualization designed to give telco customer care workers guidance on customers most receptive to upgrade their plans. While the analysis provided some insight, it lacked analytical depth -- and that increases the risk of  wasting time, energy and

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English
Communications
Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning | Programming Tips
Melanie Carey 0
How SAS Visual Analytics' automated analysis takes customer care to the next level - Part 1

You're the operations director for a major telco's contact center. Your customer-care workers enjoy solving problems. Turning irate callers into fans makes their day. They also hate flying blind. They've been begging you for deeper insight into customer data to better serve their callers. They want to know which customers

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Communications
Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Pedro Felipe Cerón 0
Los gobiernos digitales transforman la forma de trabajar

La transformación digital y la modernización de los sistemas siguen siendo dos tendencias que constituyen prioridades de misión crítica para el sector público en 2019, según la consultora internacional Gartner. En ese camino, y para este nuevo año que inició, la aplicación de la Analítica Avanzada y de la Inteligencia

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Spanish
Government
Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Pedro Felipe Cerón 0
Tres tendencias que impactarán la industria del consumo masivo en 2019

La implacable búsqueda del consumidor para satisfacer sus necesidades impulsa cada cambio que vemos en el ámbito del consumo masivo. La desaparición de la empresa Toys R Us en Estados Unidos, el récord de la plataforma Alibaba consiguiendo ventas por US$25.000 millones diarios en 2018, la promesa de JD.com de

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Spanish
Communications | Education | Retail
Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Javier Alexander Rengifo 0
El análisis predictivo: impactando los negocios y sus procesos de transformación digital

La tecnología y la sociedad están evolucionando en un entorno digital que exige cambios en el modelo de negocio, la infraestructura y la cultura de una organización. Sin embargo, uno de los mayores retos a los que se están enfrentando las empresas en este momento se basa en el desconocimiento

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Spanish
Communications | Education
Analytics | Artificial Intelligence
Michael Rabin 0
Das moderne Aktuariat: Warum KI und Tempo künftig Umsatz bringt

Die Versicherungsbranche (Aktuariat) ist ein langer, ruhiger Fluss, auf dem träge Dampfer kreuzen. Sagen die einen. Sie ist ein Haifischbecken, das nur die stärksten überleben. Sagen die anderen. Recht haben sie beide. Denn zum einen ist der Versicherungsmarkt ganz klar ein reifer Markt, in dem der Handlungsspielraum für die einzelnen

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German
Insurance
Artificial Intelligence
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viya：RNNでsin波を予測してみた

PythonからSAS Viyaの機能を利用するための基本パッケージであるSWATと、よりハイレベルなPython向けAPIパッケージであるDLPyを使用して、Jupyter NotebookからPythonでSAS Viyaのディープラーニング機能を使用した時系列予測を試してみました。  大まかな処理の流れは以下の通りです。 １．必要なパッケージ（ライブラリ）のインポート ２．Sin波データの生成 ３．セッションの作成 ４．RNN向け時系列データセットの作成 ５．モデル構造の定義 ６．モデル生成（学習） ７．予測  １．必要なパッケージ（ライブラリ）のインポート swatやdlpyなど、必要なパッケージをインポートします。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import swat.cas.datamsghandlers as dmh from swat import * import dlpy from dlpy import Sequential from dlpy.layers import * from dlpy.model import Optimizer, AdamSolver, Sequence

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Japanese
Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gerhard Svolba 0
Real-Time Scoring und Customer Behavior Analysis: Das konnte Frau Cerny schon in den 1970er Jahren!

Nicht erst im Zeitalter von künstlicher Intelligenz (KI) und Real-Time Decision Engines werden historische und aktuelle Verhaltensweisen von Kunden analysiert. Die Praxis, anhand dieser Informationen Entscheidungen zu treffen und sie in Echtzeit auf die Kundeninteraktion anzuwenden, gab es bereits in den 1970er-Jahren. Frau Cerny betrieb den Lebensmittelladen im Wohnhaus meiner

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German
Retail
Analytics | Artificial Intelligence
Nico Büttner 0
KI in Computerspielen und was sie uns über KI in der Geschäftswelt lehren kann

Ich muss gestehen: ich bin leidenschaftlicher Gamer. Man könnte auch sagen, ein „Nerd“. Ich liebe Computerspiele, nicht nur, sie zu spielen, sondern ich möchte auch wissen, wie sie gemacht werden, wie sie funktionieren und wohin die Entwicklung in Zukunft führen wird. Ganz besonders interessiert mich, wie künstliche Intelligenz in Spielen

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German
Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viya：一般物体検出（Object Detection）を試してみた

PythonからSAS Viyaの機能を利用するための基本パッケージであるSWATと、よりハイレベルなPython向けAPIパッケージであるDLPyを使用して、Jupyter NotebookからPythonでSAS Viyaの機能を使用して一般物体検出（Object Detection）を試してみました。  今回は、弊社で用意した数枚の画像データを使用して、処理の流れを確認するだけなので、精度に関しては度外視です。  大まかな処理の流れは以下の通りです。 １．必要なパッケージ（ライブラリ）のインポートとセッションの作成 ２．一般物体検出向け学習用データの作成 ３．モデル構造の定義 ４．モデル生成（学習） ５．物体検出（スコアリング）  １．必要なパッケージ（ライブラリ）のインポートとセッションの作成 swatやdlpyなど、必要なパッケージをインポートします。 from swat import * import sys sys.path.append(dlpy_path) from dlpy.model import * from dlpy.layers import * from dlpy.applications import * from dlpy.utils import * from dlpy.images import ImageTable   from dlpy.splitting import two_way_split from dlpy.blocks import *

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Japanese
Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gerhard Svolba 0
Real-Time Scoring and Customer Behaviour Analysis Are Not New! Mrs. Cerny Applied These Methods Decades Ago

The epoch of artificial intelligence and real-time decision engines is not the first time that historical and actual behaviour of customers has been tracked and analysed. The practice of making decisions based on these findings and applying them in real time to customer interactions was already going on in the

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Retail
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