Machine Learning

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Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
WooSeong Jeon 0
사기탐지 모델에서 활용되는 SAS ‘Signature’ Approach

Payment Fraud는 금융기관의 지속적인 도전 과제입니다. 디지털 결제방식이 다양화되고 실시간 결제 금액이 증가함에 따라 실시간 사기 탐지 및 예방이 필수적인 시대가 되었습니다. 동시에 고객은 마찰 없는 고객 경험을 요구하기 때문에 사기 탐지 시스템은 사기 탐지 성능과 고객 불편 간의 균형이 잘 유지되도록 충분히 정교하게 운영되어야 합니다. 규칙기반(Rule Base) 탐지가 좋은

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
Mirian Herráez 0
La experiencia del cliente como clave diferenciadora en la digitalización del Sector Asegurador

Tal y como comentamos durante el evento realizado con Expansión y McKinsey en nuestras oficinas, en el contexto de incertidumbre actual, las aseguradoras han tenido que subirse al tren de la digitalización para seguir creciendo. La crisis del COVID como acelerador de la digitalización en el sector seguros En un

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | Learn SAS | Machine Learning | SAS Events
Charlie Chase 0
Solving 3 emerging challenges for retail and consumer goods supply chains

The landscape of supply chains has changed rapidly due to unforeseen disruptions.  These changes include supply chain bottlenecks, inflation and geopolitical activities across retail and consumer goods industries. Retail supply chains are under immense pressure to keep up with these rapid changes. Innovators have been quick to take advantage of

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Hui Li 0
Machine learning: ¿Qué algoritmo utilizar?

Este recurso está diseñado principalmente para científicos de datos, analistas principiantes o intermedios que están interesados en identificar y aplicar algoritmos de machine learning para abordar los problemas de su interés. Una pregunta típica de un principiante, cuando se enfrenta a una gran variedad de algoritmos de machine learning, es:

Advanced Analytics | Machine Learning
Kevin Scott 0
SAS® Fast-KPCA: An efficient and innovative nonlinear principal components method

SAS® Fast-KPCA implementation bypasses the limitations of exact KPCA methods. SAS® internally uses k-means to find a representative sample of a subset of points. This row reduction method has the advantage that c centroids are chosen to minimize the variation of points nearest to each centroid and maximize the variation to the other cluster centroids. In some cases, the downstream effect of using k-means on computing the SVD increases numerical stability and improves clustering, discrimination, and classification.

Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | Internet of Things | Machine Learning
Olivia Ojeda 0
A previsão do incontrolável: uso de IA para prevenir danos causados por enchentes

Mesmo com a tecnologia disponível atualmente, é muito difícil prever quando, onde e como podem ocorrer danos causados pelo clima. Custos com inundações devem crescer exponencialmente nos próximos 20 anos e a crise climática é uma ameaça constante. Infelizmente, desastres naturais nunca deixarão de existir, mas podemos fazer nosso melhor

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning | SAS Events
Carolina Pereira 0
Como analytics ajudou a aliviar a crise do COVID-19 em Jacarta

Quando a pandemia do COVID-19 atingiu a Indonésia, bloqueios e restrições de atividade fecharam grande parte do comércio, ameaçando o sustento de milhões de pessoas. Isso porque o país possui mais de 64 milhões de micro, pequenas e médias empresas (MPMEs), responsáveis por empregar 97% da força de trabalho do

Advanced Analytics | Analytics | Machine Learning
Aline Riquetti 0
Inteligência analítica no combate à desinformação e discursos de ódio

Estudos indicam que, ao longo dos últimos anos, aumentaram os casos de propagação de discursos de ódio e de notícias falsas. Especialmente no ano de 2022 há uma preocupação muito grande quanto à utilização desses recursos ilegítimos para finalidades eleitorais. Técnicas analíticas podem ser empregadas para estimular campanhas eleitorais que

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Falko Schulz 0
Analyzing demographics and patterns-of-life using SAS Visual Analytics

The IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenge provides a great opportunity to validate our software against real-world scenarios using complex data sets. Not only do we learn from these projects, but we also send feedback to our development teams to further improve product capabilities for customers.

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning | Risk Management
Yuri Rueda 0
Lavado de dinero, cinco tendencias para combatirlo

Para los defraudadores y blanqueadores de fondos, el lavado de dinero es una mina de oro altamente redituable. Se calcula que entre el 2% y el 5% del producto interno bruto (PIB) global es lavado, lo que representa casi $3,000 millones de dólares (mdd) de fondos ilícitos que se fluyen

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Jessica Curtis 0
How to cultivate trust in analytical models and improve forecast adoption

Often the biggest challenge when implementing a successful forecasting process has nothing to do with the analytics. Forecast adoption – incorporating forecasts into decision-making – is just as high a hurdle to overcome as the models themselves. Forecasting is more than analytical models Developing a forecasting process typically begins with

Advanced Analytics | Analytics | Cloud | Data Visualization | Machine Learning
Carlos Hernández 0
SAS Viya, transformar los datos en insights para tomar mejores decisiones

Las organizaciones están bastante conscientes de que las cosas pueden cambiar radicalmente en cuestión de semanas. La experiencia de los dos últimos años les ha hecho reconocer la necesidad de tener la capacidad de tomar decisiones inteligentes a partir de datos confiables que puedan llevar a resultados positivos.   En este

Analytics | Machine Learning
Charlie Chase 0
How life science and health care supply chains can adapt to disruption

Robert Handfield, PhD, is a distinguished professor of Supply Chain Management at North Carolina State University and Director of the Supply Chain Resource Cooperative. In an episode of the Health Pulse Podcast, Handfield gave his views regarding the challenges health care and life science companies have encountered over the past two years

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Christian Hardahl 0
Delivering the future: how biomarkers and analytics in maternity care save lives

Becoming a parent is one of the most exciting things in life. Unfortunately, sometimes pregnancy complications occur, remaining a serious challenge, that is not often talked about. Ahead are interviews with leading researchers in Dublin aimed to understand the impact of data and analytics on maternal health. According to the

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
Yuri Rueda 0
Un enfoque híbrido para combatir el fraude en las telecom

Los habitantes del planeta están cada vez más conectados. Se estima que actualmente el número de usuarios de teléfonos inteligentes a escala global supera la marca de los 3,000 millones, y que esta cantidad siga creciendo paulatinamente en los próximos años.   Tal cantidad de usuarios demanda cada vez más de

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