Machine Learning

Get the latest machine learning algorithms and techniques

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Christian Goßler 0
Lenins Werk und Lehmanns Beitrag zum Internet of Things (IoT10)

Lenin ist sauer, saurer sogar, als es Bolschewiken-Art ist. „Ich habe Ihre IoT-Blogs gelesen“, sagt er. Und er ist sauer. Noch auf dem SAS Forum in Bonn hatte er unsere Zusammenarbeit gepriesen und den Stellenwert von Datenanalyse und künstlicher Intelligenz hervorgehoben. Auch Lenins Mitarbeiter waren dort gewesen, die Hornbrillen-Dame und

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
PythonやRで開発されたモデルの精度をビジュアルパイプラインで簡単比較

データサイエンティスト(以降、DSと表記)は、お好みのプログラミング言語を使用して、日々モデリングを行っています。昨今は、その中でもオープンソースのプログラミング言語であるPythonやRを使用されている方の割合が多くなってきているようです。その結果として、企業の分析組織やチーム内には複数の異なる言語を活用するDSが混在するケースも見受けられます。(一人で両方の言語を操る方もいます。) 「Pythonを操るAさんが作成されたモデルと、Rを操るBさんが作成されたモデル、どちらの精度が高いのかを容易かつビジュアルに比較することができたら…」  ということで、今回は、SAS ViyaのModel Studioを使用し、ビジュアルなパイプライン上での異なる言語間モデル精度比較をご紹介します。  手順は以下の通りです。 ① プロジェクトの新規作成と学習用のデータソース選択 ② パイプラインの作成と実行 ③ 実行結果(モデル精度)の確認 ① プロジェクトの新規作成と学習用のデータソース選択 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成(基本編)」の「1.プロジェクトの新規作成と学習用のデータソース選択」を参照ください。 ② パイプラインの作成と実行 画面上部にある「パイプライン」をクリックします。 パイプラインには「データ」ノードのみが表示されています。左端の機能ノードアイコンをクリックすると、 パイプラインに追加可能な機能ノードのリストが表示されます。 まずは学習データに対する前処理として、欠損値補完を行います。 「データマイニングの前処理」内にある「補完」を「データ」ノード上にドラッグすると、 「データ」ノードの下に「補完」ノードが追加されます。 同様の手順で、「その他」内にある「オープンソースコード」を「補完」ノード上へドラッグすると、「補完」ノードの下に「オープンソースコード」ノードが追加されます。 機能ノードごとのオプション設定は、右側画面内で行います。 「言語」が「Python」であることを確認し、「開く」をクリックします。 開かれた画面内に、比較対象のPythonのコード(ランダムフォレストのモデル)をコピーします。右上の「保存」(フロッピーディスクアイコン)をクリックし、「閉じる」をクリックします。 ※ターゲット変数名や入力変数リスト名など、画面左側の変数名を使用することによって、オープンソースコードノードとその他のノード間でのデータ連携が可能となり、異なる言語のモデル間での精度比較も可能になります。各種規定変数名の詳細に関しては、オンラインマニュアルを参照してください。 「オープンソースコード」ノードの右側にある3つのドットが縦に並んでいる(スノーマン)アイコンをクリックし、「名前の変更」を選択し、 「Pythonフォレストモデル」に変更します。 このようにドラッグ操作でノードを追加する以外に、パイプライン上のメニューからノードを追加することもできます。 「補完」ノードのスノーマンアイコンをクリックし、「下に追加」>「その他」>「オープンソースコード」の順に選択すると、 「補完」ノードの下に「オープンソースコード」ノードが追加されます。 以降、同様の手順で比較対象のRのコード(ランダムフォレストのモデル)をコピーし、ノードの名前を変更します。 「オープンソースコード」ノードは、データに対する前処理として使用することもできます。デフォルトでは、「オープンソースコード」ノードは、データに対する前処理として認識されているので、これを「教師あり学習」に切り替えます。 PythonとRのモデルノードそれぞれのスノーマンアイコンをクリックし、「移動」>「教師あり学習」を選択します。 すると、「モデルの比較」ノードが追加され、PythonとRのモデルノードと接続されます。 パイプラインが完成したので、右上の「パイプラインの実行」アイコンをクリックし、実行します。 ③ 実行結果(モデル精度)の確認 処理が正常に完了したら、「モデル比較」ノードのスノーマンアイコンをクリックし、「結果」を選択します。 Rのフォレストモデルの方が精度が高い、チャンピオンモデルであると表示されました。 リフトやROC、様々な統計量で、精度を詳細に比較することもできます。 以上が、ビジュアルパイプラインでPythonとRのモデル精度を比較する手順です。 もちろん、必要に応じて、PythonやRのモデルとSASのモデルの精度を比較することもできます。 ※ビジュアルパイプラインでPythonとRのモデル精度を比較は、SAS Viya特設サイトにある動画でもご覧いただけます。 ※実際にPythonとRのモデル精度比較を試してみたい方は、Githubに公開されているアセットを活用ください。

Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Charlie Chase 0
Practical approaches to new product forecasting using structured and unstructured data

When it comes to forecasting new product launches, executives say that it's a frustrating, almost futile, effort. The reason? Minimal data, limited analytic capabilities and a general uncertainty surrounding a new product launch. Not to mention the ever-changing marketplace. Nevertheless, companies cannot disregard the need for a new product forecast

Artificial Intelligence | Machine Learning
Mary Beth Moore 0
NLP for military intelligence

Every day, military intelligence analysts sit behind computers reading a never-ending stream of reports, updating presentation templates and writing assessments. But intelligence is more than documenting events and sharing breaking news. It involves understanding and predicting complexities in human behavior across various organizational constructs and using facets of information to

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips
0
How to spot counterfeit company logos with AI – no SAS programming experience needed

As one of SAS' newest systems engineers, recently joining the Americas Artificial Intelligence Team, I’m incredibly excited to gain expertise in artificial intelligence and machine learning. I also look forward to applying my knowledge to enable others to leverage the advanced technologies that SAS offers. However, as a recent graduate

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Adriana Marquez A. 0
¿Hasta dónde podría llegar con la Inteligencia Artificial?

Hablar de Inteligencia Artificial parece muy lejano para algunas personas y para otras es algo que ya se está implementado a una gran velocidad.  En este artículo espero iniciar con una serie de reflexiones y conversaciones acerca de lo que esperamos desarrollar hoy y a dónde queremos llegar en el

Advanced Analytics | Machine Learning
Rick Wicklin 0
Feature generation and correlations among features in machine learning

Feature generation (also known as feature creation) is the process of creating new features to use for training machine learning models. This article focuses on regression models. The new features (which statisticians call variables) are typically nonlinear transformations of existing variables or combinations of two or more existing variables. This

Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Christian Goßler 0
AC&DC und Sherlock im Internet of True Detectives (IoT9)

Lenin schaut übellaunig wie ein Bolschewik: „Sherlock? Der hat mit leistungsfähiger künstlicher Intelligenz so wenig zu tun wie mit echter Detektivarbeit! Wir brauchen weder Sherlock noch seinen Doktor!“ Lenin hatte mich zum Challenger Workshop eingeladen. Ein Berater der Accelerator Change & Disruption Consultancy (AC&DC) bat nach kurzem Impulsvortrag (Change! Disruption!)

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 3

In the second of three posts on using automated analysis with SAS Visual Analytics, we used the automated analysis object to get a better understanding of our variable of interest, X-Sell and Up-sell Flag, and how it is influenced by other variables in our dataset. In this third and final

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

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

Analytics | Machine Learning
Alejandro Bolaños 0
Explicate! Entendiendo los modelos de Machine Learning (Parte 3: Individual Conditional Expectation)

Parte I: Introducción Parte II: Partial Dependence Plots Repasemos como llegamos hasta acá. Desde hace varios años los algoritmos de machine learning nos ofrecen una mejora sustancial en sus capacidades, son cada vez más precisos. Además, gracias a la optimización hiperparamétrica, el analista puede utilizar el tiempo de prueba y

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

Internet of Things | Machine Learning
Christian Goßler 0
Lenin jagt Dr. Noh ohne Daten im Internet of Tuna (IoT7)

Lenin hebt sein Glas: „Auf unsere digitalisierte Service-Flotte und das zehnte angebundene Werk!“ Ich proste zurück: „Auf Ihren neuen Job!“ – „Ach, ich mache das Gleiche wie vorher: Machine Learning – insbesondere für das Internet of Things …“ Der Kellner unterbricht: „Wer wollte noch Thunfisch-Nigiri?“ – „Internet of Thunfisch“, lacht

Analytics | Data Management | Learn SAS | Machine Learning
Michael Herrmann 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

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Decision management, machine learning, and digital marketing

A typical day brings countless business decisions that affect everything from profitability to customer experience. What is a reasonable price point? Which audience segments should I personalize offers for? When should I recommend specific content earlier in a customer journey? Daily decisions like these can alter the trajectory of a

1 2 3 4 5 14

Back to Top