Programming Tips

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Advanced Analytics | Learn SAS | Programming Tips | SAS Administrators
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SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ

01. はじめに 最近多くの人々がクラウド環境をベースにしたデータストレージサービスを利用しています。 ここで皆さん、突然ですが、データを管理するためにローカル(またはオンプレミス)環境を構築していた過去を振り返ってみてください。 以前は、データを保存するために、関連ソフトウェアやハードウェアを購入・設置・インストールし、様々な環境設定を行います。3か月後、データの量が増えてきてデータベースの容量が足りなくなります。そしてまた多くの費用と時間を使って、必要なソフトウェア・ハードウェアを再び購入、同じく様々な環境設定をします。 上記に記載したような様子は現在のビジネス世界ではほとんど見当たりません。今日必要なのは、ただメールアドレスとクレジットカードのみです。最近では様々なデータストレージサービスが生まれてきたからです。このようなサービスはクラウド環境で動いていて、一定期間料金を支払えば利用できる「subscription」(サブスクリプション)ベースであり、前払い方式ではなく、使用した分だけ課金される「pay as you go」(ペイアズユーゴー)方式が特徴です。SASでも様々なデータストレージサービスに対応していますが、今日はその情報について詳しくお伝えします。   02. SAS/ACCESSのご紹介 「SAS/ ACCESS」とは、SASと他のベンダーのデータストレージサービスを連携するインターフェースです。下記のような特徴があり、様々なデータストレージサービスとの連携を支援しています。 シームレスで透過的なデータアクセス (Seamless, transparent data access) 柔軟なクエリ言語のサポート (Flexible query language support) パフォーマンスチューニングオプション (Performance tuning options) 性能最適化機能 (Optimization features for better performance) より詳しい情報はこちらをご参照ください。 様々なデータストレージベンダーの中で、今回は「SAS/ACCESS INTERFACE TO SNOWFLAKE」を使って「Snowflake」というサービスに連携してみたいと思います。* Snowflakeの設定はこちらを見て事前に行いました。   3. SAS/ACCESSデモ 3-1. LIBNAME statementで連携 SASのLIBNAME statementで簡単にSnowflakeとの連携を行うことができます。連携することでSnowflakeのデータをDATA StepやSASプロシージャで参照することが可能になります。LIBNAME Statementのサンプルコードは下記のボックスをご参考ください。 LIBNAME

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[SAS로 딥러닝 시작하기#2]딥러닝 성능 개선 방법 '하이퍼파라미터 튜닝'

지난 딥러닝 시리즈에서는 SAS Visual Data Mining and Machine Learning을 활용한 딥 러닝 모델 생성에 대한 내용 중 <기본 심층 신경망(DNN) 모델 아키텍처와 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축>에 대해 소개해 드렸습니다. 이번 시리즈에서는 딥 러닝 성능을 개선할 수 있는 하이퍼파라미터를 조정에 대해 소개해 드립니다. 일정 기간에 걸쳐 성능이 향상되고

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[SAS로 딥러닝 시작하기#1]기본 DNN, 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축

딥 러닝은 인공 지능과 함께 유비쿼터스가 된 머신 러닝의 한 영역입니다. 딥 러닝 모델의 복잡하고 뇌와 유사한 구조는 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 일반 지도 학습 모델, 시계열, 음성 인식, 객체 탐지 및 분류, 감성 분석의 성능을 크게 향상시켰습니다. 사전 정의된 방정식을 실행하도록 데이터를 구성하는 대신

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