Get the latest machine learning algorithms and techniques

Data science expert Andy Pulkstenis describes how to skip common machine learning mistakes.
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Demand management concepts are now over 30 years old. The first use of the term "demand management" surfaced in the commercial sector in the late 1980s and early 1990s. Before that, the focus was on a more siloed approach to demand forecasting and planning that was manual and used simple
SAS System Engineer Sophia Rowland reveals how to embed decision flows into webpages and applications using the Microsoft Power Platform for a better customer experience.
Unstructured text data is ubiquitous in both business and government and extracting value from it at scale is a common challenge. Organizations that have been around for a while often have vast paper archives. Digitizing these archives does not necessarily make them usable for search and analysis, since documents are
Economists and forecasters have painted a gloomy picture of the impact of the COVID-19 pandemic on UK society. The impact of lockdowns and travel restrictions on many sectors of the economy was expected to put businesses at risk and pull millions of families into financial hardship. In the energy and
How do you convince decision makers in your enterprise to give a machine learning (ML) project the green light? You might be super excited about machine learning – as many of us are – and might think that this stuff should basically sell itself! The value proposition can seem totally
In my new book, I explain how segmentation and clustering can be accomplished in three ways: coding in SAS, point-and-click in SAS Visual Statistics, and point-and-click in SAS Visual Data Mining and Machine Learning using SAS Model Studio. These three analytical tools allow you to do many diverse types of
Las empresas mexicanas han alcanzado, sin duda, un importante nivel de madurez en lo que se refiere a la adopción de tecnologías analíticas. Reconocen cada vez más la importancia de aprovechar la analítica, junto con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), para automatizar procesos, lograr mayor agilidad
SAS System Engineer Sophia Rowland reveals how to embed decision flows into webpages and applications using APIs for a better customer experience.
Small and midsize (SMB) manufacturers are critical drivers of innovation and productivity, and agility often gives them a competitive advantage over larger organizations. But they have unique challenges compared to larger manufacturers who have the resources and capital to achieve greater economies of scale. To take advantage of their agility,
La pandemia fue un detonador clave del avance del comercio electrónico en México. Para muestra, la Asociación Mexicana de Ventas Online (AMVO), concluye en su Estudio de Venta Online 2021 que este medio de compra alcanzó un valor de $316,000 millones de pesos a lo largo de 2020, lo que
With the SAS Visual Data Science Decisioning (VDSD) trial, you get the ultimate analytics experience with free access to all SAS Viya analytic capabilities for 14 days. SAS Visual Data Science Decisioning provides the ultimate experience covering the entire analytics lifecycle – from managing data, developing models, and deploying models to take decisions.
With the release of SAS Viya 2020.1.4, text categories and concept models can now be deployed into production with just a few clicks and used to score data in-batch and via API! You can also now use these models in decision flows.
Luego de otro largo lapso, termino publicando el siguiente artículo de la serie ¡Explícate!. En este veremos cómo la teoría de juegos nos da una mano para interpretar mejor nuestros modelos de machine learning, utilizando las ideas del premio nobel de economía Lloyd Shapley. Entenderemos los conceptos detrás de
A few months ago, I published an article about network optimization and how to find an optimal tour when visiting multiple places of interest by using different types of transportation, like buses, trains, tram, metro, and even walking. For a real-world case, I decided to run these optimal tours in
Data scientist has been on the career hot list for years, but how does one become a data scientist? Well, my journey to becoming a data scientist was not an intentional journey - I didn't start with a plan to end up in a data science career. In fact, I
FDA, 의약품 평가 및 연구 센터 위해 SAS 고급분석 및 AI 기술 도입 미국 식품의약국(FDA)은 SAS® Viya® 플랫폼 내 자연어 처리, 인공지능 및 머신러닝 기능 등을 기반으로 새로운 도약을 위해 SAS와 40년 파트너십을 연장하기로 했습니다. 향후 5 년간 4,990 만 달러(약 560억원)에 달하는 총괄 구매 계약(BPA)을 통해 SAS는 FDA에서 진행중인
¿Qué importancia tiene considerar la diversidad y la inclusión cuando lanzamos una iniciativa de Analítica? Es decir, ¿qué tan importante es la diversidad y la inclusión para la sociedad? Los estatutos de derechos humanos establecen que: "Todos los individuos son iguales ante la ley y tienen derecho a la misma
CTOからのあなたへの招待状 ~リアルワールドのためのグローバルデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催~ 世界中のどこかにいる有志のあなたへ 従来からSASをご愛顧頂いている皆様、そして、これから新たに出会う皆様、こちらはSAS Instituteでございます。今回は、非常にInspired+Greatなニュースをお届けさせていただきます。 それは、SASがグローバルでHackinSASというデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催するということです! 今回のイベントでは、グローバルで参加者を募集しています。もちろん、従来のSASユーザのみならず、開発者やオープンソースユーザ、学生の方々、Startup企業の方々、またはテクニカルパートナーの方々、誰でも参加可能なイベントです。また、今回イベントの主旨としては、皆様の周りにあるデータを用いて、そのデータから有用な情報を得て、リアルワールドのビジネス課題・社会問題を解決するためのソリューションや、よりクリエイティブなデータの使い道を発見することを目指しています。詳細は後述するイベント詳細情報をご参照ください。 SASは長年、データから有用な情報を得て、その情報をリアルワールドの社会問題・環境問題、そしてビジネス課題解決に貢献できる製品やソリューション、そしてサービスを開発し、そのナレッジを貯蓄してきました。また、たくさんのユーザの方々との関わり合いの中で得られた情報などもとても有益なものでした。ハッカソンイベントはまさに、そのような様々なナレッジや発想を持っている皆様に切磋琢磨できる舞台を提供しています。 まずSASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerからのメッセージをご覧ください。 クリック! では、イベント詳細情報は下記となります。 1.開催スケジュール ハッカソン全期間スケジュール 2020年12月17日-2021年2月15日 チームとテーマの登録期間。 この期間中に、あなたのチームを結成しましょう。そして、課題を定義し、サマリをご提出ください。 2021年1月―2月 リソース確保期間。 この期間中に、ハッカソンをするための無料イネーブルメントリソースを活用して、優位に立ちましょう。 2021年3月 ハッカソン正式開始期間。 この期間中に、あなたとチームメンバーの創造性を輝かせる時がきます。データとSASを使って課題を解決しましょう。 2021年4月 最終ラウンド期間。 最終ラウンドに参加できるチームが選定され、SAS Vector Labsチーム(SAS Innovation Hub)に紹介され、更なる課題解決のためのアプリケーション開発を行うことが可能です。 Virtual SAS® Global Forum 2021(2021年春に開催予定) 2021年のSAS Global Forumで優勝者の結果が公開されます! 事前ライブキックオフミーティング 2021年1月13日13:00 – 14:00オンラインで開催 開催概要: SASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerが、この他に類を見ないグローバルハッカソンとは何か、そしてビジネスの課題解決や社会貢献のためにアナリティクス、AI、オープンソースをどのように創造的な方法で活用できるのかについてお話します。 ハッカソンズ・インターナショナルのCEOであるAngela Bee ChanとSASのプロダクト・マーケティング・マネージャーであるMarinela Profiの魅力的な対談が行われます。彼らはこのハッカソンの中でできるコラボレーションと、HackinSASが単なる競争以上の価値あるものであるかをお話します。
A good public transportation system is crucial to develop smart cities, particularly in great metropolitan areas. Network optimization algorithms can be applied to better understand urban mobility, particularly based on a multimodal public transportation network.
Tis the season for my annual, fun Christmas themed blog post! This is the seventh year and my tenth song. I hope you enjoy this 2020 holiday song (to the tune of Rockin' around the Christmas Tree). Hackin around the Decision Tree at the SAS party hackathon Data science algorithms
No início de 2020, numa parceria entre a Universidade de Lisboa e o SAS Portugal, foi criada a disciplina Practical Statistics and Data Science. Esta disciplina passou a fazer parte do plano de estudos do Mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão da Faculdade de Ciências da Universidade de
In this article, we summarize our SAS research paper on the application of reinforcement learning to monitor traffic control signals which was recently accepted to the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada. This annual conference is hosted by the Neural Information Processing Systems Foundation, a non-profit corporation that promotes the exchange of ideas in neural information processing systems across multiple disciplines.
El retorno de la inversión (ROI) es el parámetro por excelencia para dimensionar la efectividad de los proyectos de TI. Conocer el tiempo en que dicha inversión se recuperará y comenzará a brindar los beneficios planeados a la organización ha sido el termómetro para medir el éxito y el punto
지난 텍스트 분석 시리즈 2편에서는 보험사의 데이터를 이용하여 예측 모델을 개발하고, 모델의 성능을 개선하여 고객 행동에 대한 예측도를 높이는 방법을 살펴봤습니다. 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙을 개발하는 과정을 SAS Visual Text Analytics를 중심으로 알아보겠습니다. SAS Visual Text Analytics(이하, VTA)는 대용량의 비정형 데이터로부터 쉽게 인사이트를 추출할 수 있도록 설계된
This resource is designed primarily for beginner to intermediate data scientists or analysts who are interested in identifying and applying machine learning algorithms to address the problems of their interest. A typical question asked by a beginner, when facing a wide variety of machine learning algorithms, is “which algorithm should
지난 텍스트 분석 시리즈 1편에서는 텍스트 토픽을 분류하여 빠르게 인사이트를 확보하는 방법을 소개해드렸습니다. 이번에는 텍스트 데이터를 기반으로 고객의 행동을 예측하고, 예측 모델링의 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 이 작업에는 SAS의 머신러닝 솔루션인 SAS Visual Data Mining & Machine Learning(VDMML)이 유용합니다. 지금 이 시간에도 수많은 데이터 분석가들은 모델이 높은 성능을 발휘하도록 다양한
En algún momento, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) parecían algo complicado y costoso para las empresas. Hoy, su efectividad y ubicuidad les ha abierto la puerta para incorporarlos a distintas actividades productivas. Ya no se cuestiona su relevancia. Actualmente, las organizaciones están conscientes de que el
비정형 텍스트 데이터는 인류가 생성하는 가장 큰 데이터입니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 제품 전략을 알리고, 고객 경험 개선에 도움이 되는 유용한 정보가 바로 이 데이터에 포함되어 있습니다. 비정형 텍스트 데이터의 잠재력을 최대한 활용해야 하는 이유입니다. 본 시리즈에서는 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻는 주요 방법과 이를 위한 SAS 솔루션을 살펴봅니다. 전
I believe the most important part of the analytics lifecycle is defining the business question being asked.