Machine Learning

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Analytics | Data Management | Machine Learning
Andreas Becks 0
Paradies gesucht? Die Daten haben West Perth gefunden

Wollten Sie schon immer mal an einem Ort leben, wo es kostenlosen öffentlichen Nahverkehr gibt, die höchste Dichte an Self-Made-Millionären herrscht, wo jedem Einwohner umgerechnet ca. fünf Golfplätze an Grünflächen zur Verfügung stehen oder es 84.274,6 km Fußgängerwege gibt? Willkommen in West Perth! Zumindest analytisch gesehen ist der kleine Stadtteil

Analytics | Machine Learning
Joanna Gola 0
10 Commandments of Applied Econometrics or how not to sin when working with real data – Part 5

In the fourth post of the 10 Commandments of Applied Econometrics series we discussed the issues of keeping the solutions sensibly simple and applying model validation. Today, I will present another commandment related to data mining techniques. Use data mining reasonably. In the econometric community, data mining is a controversial and highly emotional

Analytics | Machine Learning | Risk Management
Carsten Krah 0
Machine Learning allein reicht nicht, der menschliche Verstand ist weiterhin gefragt

Science-Fiction-Autoren sind seit Langem fasziniert von der Vorstellung, dass Roboter die Weltherrschaft übernehmen könnten. Und sie überlegen, was man tun könnte, um die Welt vor dieser Machtübernahme zu bewahren. Doch diese Vorstellung geht weit an der Realität vorbei. Tatsächlich wissen wir heute: Maschinen – und Machine Learning – funktionieren am

Analytics | Machine Learning
Dariusz Jańczuk 0
Automatyzacja detekcji oszustw na portalach ogłoszeniowych

Lawinowy wzrost popularności handlu w internecie zmienił nawyki zakupowe bardzo wielu osób. Ogromna ilość sprzedawców oraz różnorodność oferowanych produktów i usług umożliwia zdobycie niemalże wszystkiego. Dzięki globalnemu zasięgowi jesteśmy w stanie zamówić produkt z drugiego końca świata i mieć go u siebie w przeciągu kilku dni lub tygodni. Sprzedawcy natomiast

Machine Learning
SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

みなさんは、SAS Viyaを無償で試す方法を知っていますか? 手順は簡単、 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 ③ SASプロファイル情報を登録 ④ 登録済みのSASプロファイル情報でサインイン ⑤ SASから届くメール内にある試用版サイトリンクをクリックし、同メール内に記載されたIDとパスワードでサインイン ⑥ SAS Viyaにサインインして試用開始 これだけです。 ※尚、このガイドは、2018年8月時点の内容に基づいて作成されています。利用手順は予告なく変更される場合がありますので、実際に表示される画面や送られてくるメール内容に従っての操作をお願いします。 ブラウザはChrome 64bit版が推奨です。(ブラウザは Chrome 61以上, Firefox 56以上, MS Edge40.1以上を使用してください) では、1ステップずつ詳しくご紹介しましょう。 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス 以下のリンクをクリックして、SAS Viya無償試用開始サイトを表示しよう。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 この手順では、「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」を選択した例で紹介しています。 ③ SASプロファイル情報を登録 (すでにSASプロファイル登録済みの場合は、このステップは必要ありません。) 以下の画面内で、「Create one」リンクをクリックします。 表示された画面内で「SASプロファイルを登録する」をクリックします。

Analytics | Machine Learning
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSASのAIを使ってみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデモも見られていました。 その中で、私が実施したデモ内容をご紹介します。 SASのAI機能は、SAS言語のみならず、Python, R, Java, Luaなどの汎用プログラミング言語からも活用可能ですが、このデモでは、SAS Studioを使用し、SAS言語でSASのAI機能を活用したモデル作成を行いました。 詳細(スライド版)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう! from SAS Institute Japan 詳細(デモ版)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Machine Learning
Python, Rで使うSAS Viya!

みなさま、SAS Viyaはご存知でしょうか? SAS ViyaはSASが2016年末に出した新データ分析プラットフォームでして、データの探索、整形から機械学習まで、幅広くデータ分析することができる万能品です。 こんな感じのロゴです。 SAS Viyaの特徴にインメモリエンジンによる分散処理とオープンというものがあります。 SAS Viyaでのデータ分析はすべてCASというエンジンで実行されるのですが、このCASはサーバのメモリ上にデータをロードし、分析処理が展開されます。しかも複数サーバ構成でも良い感じにスケールして並列分散処理するので、1台のサーバにデータが乗らないとか、1台だけだと遅いとかいうことはありません。   SAS Viyaの特徴 さらにSAS Viyaはオープンな特徴があります。 どうオープンなのかというと、実は裏表なく嘘のつけない性格・・・というわけではありません。 SAS ViyaはSAS言語のみならずPythonやR、Java、LuaそしてREST APIといったさまざまな言語で操作することができるオープン性を持っています。 従来のSAS製品だとSAS言語を覚えないと使うことができなかったのですが、SAS Viyaでは多くのデータサイエンティストさんが使っているPythonやRでデータ分析ができます。しかも同じプラットフォームでデータ分析するので、言語間で違う結果が出るということはありません。同じ設定で分析すれば、どの言語を使っても同じ結果が返ってきます。 さらにいえばPythonやRでデータ分析するときも、多くの場合は1台のサーバやパソコンで処理すると思います。そのさい、サーバやパソコンはCPUやメモリのすべてをデータ分析に割くということはありません。マルチコアCPUを使っていても、大体はシングルコアで処理されます。 しかしSAS Viyaではリソースを使い切ります。4コアであれば4コア、サーバ3台構成であれば3台を余さず使って、より速く効率的に分析します。 全体像でいうとこんな感じです。 どうやって使うの? PythonやRでSAS Viyaを使いはじめるときは、まずはSWATというOSSを導入する必要があります。 SWATはSpecial Weapon and Tacticsの略・・・ではありません。 SAS Scripting Wrapper for Analytics Transferという、SAS Viyaを操作するためのラッパーです。SASが作って、GitHubで公開しています。 Python SWAT https://sassoftware.github.io/python-swat/index.html R SWAT https://github.com/sassoftware/R-swat これらをpip installやinstall.packagesで入手して使いはじめることができます。 SWATはWindows、Linux、MacOSいずれもサポートしていますので、お好きなプラットフォームに導入できます。 Pythonでのプログラミング例はこんな感じです。たったこれだけで、SAS Viyaを使って決定木モデルを作ることができます。とても簡単です。 #

Machine Learning | Risk Management
Thorsten Hein 0
Hand aufs Herz: Kann Ihre Risikobetrachtung mit den Marktveränderungen Schritt halten?

Ich möchte Sie etwas fragen? Sehen Sie Risikomanagement als: alleinige Aufgabe des Chief Risk Officer, als Pflichtübung, die jede Menge Papierkram – aber keine wirklichen Vorteile – bringt; oder Verantwortung von allen im Unternehmen und eine Chance, eine sichere Umgebung für heikle Geschäftsentscheidungen zu schaffen? Natürlich sind diese beiden Auffassungen

Advanced Analytics | Analytics | Machine Learning
Charlie Chase 0
Straight talk about forecasting and machine learning

Are you caught up in the machine learning forecasting frenzy? Is it reality or more hype?  There's been a lot of hype about using machine learning for forecasting. And rightfully so, given the advancements in data collection, storage, and processing along with technology improvements, such as super computers and more powerful

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Erwin Huizenga 0
Artificial intelligence in telecoms - current state of play

Artificial intelligence (AI) is the subject of considerable discussion across industry sectors around the world. Telecoms companies are showing considerable interest in the potential of AI, whether at the front end—customer service—or to improve service delivery via better network performance and reliability. There are a number of different AI technologies

Advanced Analytics | Machine Learning
Dariusz Jańczuk 0
Is intelligent content on the web the answer to mass content blocking?

As the internet grew in popularity, the marketing industry was quick to see that it had become an important channel for reaching out to potential customers. Websites increasingly began to host ads that were often unconnected with the site content. Advertising content became more widespread and unfortunately, also often obtrusive.

Advanced Analytics | Machine Learning
Andreas Becks 0
Stop Algorithm Porn! Warum Machine Learning alleine kein Wundermittel ist

In meinem vorherigen Beitrag  ging es darum, wie sich das Internet of Things (IoT) über den aktuellen Hype hinaus geschäftsfähig machen, also operationalisieren, lässt. Und um die Hürden, die Unternehmen in Sachen Analytics dafür überwinden müssen. Immer wieder spreche ich in diesem Zusammenhang mit Kunden über ein Thema, das nicht

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