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Analytics | Data Management | Learn SAS | Machine Learning

Michael HerrmannDecember 17, 2018 0

DevOps & SAS: Entwicklung und Betrieb aus einer Hand?

K(o)ennen Sie schon „DevOps“? Machen Sie SAS? Dann lohnt sich eventuell ein frischer Blick auf die Kombination! Denn immer mehr Unternehmen probieren, ihren produktiven Betrieb auch in die Hände der Software-Entwickler zu legen (2 von 3 laut Jenkins) – speziell in der Analyse, insbesondere beim agilen Modellieren und dem Veredeln

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Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning

SAS KoreaDecember 13, 2018 0

사기 탐지부터 방지까지, 인공지능과 머신러닝이 해결할 수 있는 범위는?

인공지능(AI)과 머신러닝이 최근 화두로 떠오르며 이를 둘러싼 여러 오해가 생기고 있습니다. 특히 사기 분야에 대해서는 더 많은 오해를 하고 있는데요. 인공지능과 머신러닝이 정교한 기술과 방대한 양의 데이터를 사용해 도움을 주고 있다는 사실, 알고 계신가요? 인공지능과 머신러닝은 기술은 우리의 일상적인 업무에서 생각해보지 못했던 질문을 던집니다. 이러한 질문들은 보편적으로 알려져 있지 않은 사실이기

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Advanced Analytics | Learn SAS | Machine Learning

SAS KoreaDecember 10, 2018 0

머신러닝 해석력 시리즈 4탄: 라임(LIME)으로 모델 해석력 개선하기!

그 동안 머신러닝 해석력 시리즈를 통해서 머신러닝의 부분 의존성(PD; Partial Dependence), 데이터 세트 해석 등을 소개해드렸는데요. 오늘은 라임(LIME; Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 통해 머신러닝 모델의 해석력을 개선할 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄, 2탄, 3탄을 놓치셨다면 아래 링크를 통해 확인해주세요! 머신러닝 해석력 시리즈 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수

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