AI INSIGHTS
Wissenswertes zu künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und vielen weiteren Themen
Neueste AI Artikel
-
4 strategies that will change your approach to fraud detectionAs fraudulent activity grows and fighting fraud becomes more costly, financial institutions are turning to anti-fraud technology to build better arsenals for fraud detection. Discover four ways to improve your organization's risk posture.
-
Analytics: A must-have tool for leading the fight on prescription and illicit drug addictionStates and MFCUs now have the analytics tools they need to change the trajectory of the opioid crisis by analyzing data and predicting trouble spots – whether in patients, prescribers, distributors or manufacturers. The OIG Toolkit with free SAS® programming code makes that possible.
-
Detect and prevent banking application fraudCredit fraud often starts with a falsified application. That’s why it’s important to use analytics starting at the entrance point. Learn how analytics and machine learning can detect fraud at the point of application by recognizing the biggest challenge – synthetic identities.
-
Analytics leads to lifesaving cancer therapiesA long-shot treatment offers hope to 10-year-old Harrison after he learns the DNA profile of his cancer is resistant to chemo. Find out how data and analytics play a role in cancer research and cancer treatments that are saving lives.
-
Three steps for conquering the last mile of analyticsPutting your analytical models into production can be the most difficult part of the analytics journey. It’s no surprise that this last mile of analytics – bringing models into deployment – is the hardest part of digital transformation initiatives for organizations to master, yet it’s the most crucial.
-
As AI accelerates, focus on 'road' conditionsAI technology has made huge strides in a short amount of time and is ready for broader adoption. But as organizations accelerate their AI efforts, they need to take extra care, because as any police officer will tell you, even small potholes can cause problems for vehicles traveling at high speeds.
-
AI in government: The path to adoption and deploymentThe government sector is lagging in AI adoption, but awareness of the importance of AI in the public sector is increasing. Our survey indicates that operational issues are requiring governments to turn their attention to AI projects as a way to address important public issues.
-
From Apollo to AI: A new era of American explorationAs we celebrate the 50th anniversary of the Apollo 11 mission, what’s the next frontier for American Innovation? It’s available now, from our desks and waits for us to unlock its potential.
-
The untapped potential in unstructured textText is the largest human-generated data source. It grows every day as we post on social media, interact with chatbots and digital assistants, send emails, conduct business online, generate reports and essentially document our daily thoughts and activities using computers and mobile devices.
-
AI in manufacturing: New opportunities for IT and operationsAn AI survey reveals that leaders and early adopters in AI are making important advances and are identifying and expanding on what works as they use AI in more ways and more parts of their organizations.
-
The Humanity in Artificial IntelligenceCould artificial intelligence be the change agent we need to solve many problems around the globe? Read how AI could accelerate our ability to have a a positive, lasting impact.
-
How AI and advanced analytics are impacting the financial services industryTop SAS experts weigh in on the topics that are keeping institutions up at night and fraudsters in a job.
-
AI in banking: Survey reveals factors for successWhat do banking executives report about their experiences with AI? Where are they focusing today? What’s working? What are their plans for the future?
-
What are chatbots?Chatbots are a form of conversational AI designed to simplify human interaction with computers. Learn how chatbots are used in business and how they can be incorporated into analytics applications.
-
Data lineage: Making artificial intelligence smarterLear how data lineage plays a vital role in understanding data, making it a foundational principle of AI.
-
How to drill a better hole with analyticsFrom drilling holes to preventing health care fraud, learn about some of the new technologies SAS has patented with IoT and machine learning technologies.
-
Five AI TechnologiesDo you know the difference between artificial intelligence and machine learning? And can you explain why computer vision is an AI technology? Find out in this short explainer.
-
Shut the front door on insurance application fraud!Fraudsters love the ease of plying their trade over digital channels. Smart insurance companies are using data from those channels (device fingerprint, IP address, geolocation, etc.) coupled with analytics and machine learning to detect insurance application fraud perpetrated by agents, customers and fraud rings.
-
A guide to machine learning algorithms and their applicationsDo you know the difference between supervised and unsupervised learning? How about the difference between decision trees and forests? Or when to use a support vector algorithm? Get all the answers here.
-
GDPR and AI: Friends, foes or something in between?The GDPR may not be best buddies with artificial intelligence – but GDPR and AI aren't enemies, either. Kalliopi Spyridaki explains the tricky relationship between the two.
Künstliche Intelligenz: Die Grundlagen
Wie intelligent ist die künstliche Intelligenz genau? Und wie genau können Maschinen die menschliche Intelligenz nachahmen? Wir erforschen diese Fragen und überprüfen, wie künstliche Intelligenz unsere Welt verbessert. Von digitalen Assistenten bis hin zu automatisierten Röntgenaufnahmen - künstliche Intelligenz ist in vielen Branchen zu finden.
- Thema auswählen
- Deep Learning
- Natural Language Processing
- Machine Learning
- Predictive Analytics
- Computer Vision
- Neural Networks
- Generative AI
Was versteht man unter Deep Learning?
Sie kennen Siri und haben auch schon einmal mit ihr kommuniziert? Dann haben Sie bereits die ersten Schritte mit Deep Learning gemacht.
Systeme wie Siri, Alexa und Cortana werden zum Teil durch Deep Learning angetrieben, eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Computer trainiert wird, menschenähnliche Aufgaben zu erledigen. Sprach- und Bilderkennung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache werden alle durch Deep Learning unterstützt, bei dem ein Rechner darauf trainiert wird, durch das Erkennen von Mustern selbständig zu lernen.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Wer hätte vor 10 Jahren gedacht, dass man mit seinem Telefon ein Gespräch führen oder dem Thermostat sagen kann, er solle die Heizung aufdrehen? Heute ist es nicht ungewöhnlich, nach einem Wetterbericht zu fragen, etwas zu Ihrer Einkaufsliste hinzuzufügen und Ihre Lieblingsmusik per Sprachbefehl abzuspielen – und sofort Ergebnisse zu erhalten.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die zentrale Technologie hinter diesen Fortschritten. Aber wie verstehen Ihre Geräte Sprache? Und wie können dieselben Technologien in einem geschäftlichen Umfeld eingesetzt werden? Von Text Mining über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zum Verständnis natürlicher Sprache finden Sie hier alle Antworten.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist nicht neu. Aber jetzt ist es hochleistungsfähig. Und das gibt dieser jahrzehntelangen mathematischen Wissenschaft neuen Schwung in der Welt der großen Daten.
Selbstfahrende Fahrzeuge? Das ist maschinelles Lernen in Aktion. E-Mail-Spamfilter und Online-Shopping-Empfehlungen? Das ist maschinelles Lernen für den Alltag. Betrugserkennung? Eine der offensichtlichsten - und wichtigsten - Anwendungen in unserer heutigen Welt. Entdecken Sie, wie maschinelles Lernen Ihnen helfen kann, Antworten auf komplexe Probleme zu finden.
Was ist Predictive Analytics?
Sie haben jetzt die Möglichkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren. Das ist ein großartiger erster Schritt, aber er kratzt nur an der Oberfläche. Um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, müssen Sie die Zukunft voraussehen und nicht nur die Vergangenheit analysieren.
Ob Sie neue Kunden gewinnen, das Zahlungsrisiko einschätzen, Betrug erkennen oder den Energiebedarf prognostizieren wollen, Predictive Analytics kann Ihnen Antworten auf Ihre komplexesten Fragen liefern.
Was ist Computer Vision?
Finden Sie heraus, wie ein Computer vom "Sehen" eines Bildes als eine Reihe von Pixeln zur Interpretation des Bildes und seiner Bedeutung übergeht. Sie werden lernen, wie Bildsegmentierung, Feature-Matching und Objekterkennung eine Rolle in diesem Prozess spielen – und wie die Computersicht für alles von der Krebserkennung bis zur Beurteilung von Versicherungsansprüchen eingesetzt wird..
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind mit dem Ziel entwickelt worden, das menschliche Gehirn beim Lernen und Suchen nach Mustern zu simulieren. Sie werden oft als künstliche neuronale Netze (ANN) bezeichnet und eignen sich hervorragend bei der Bewältigung konkreter Probleme in verschiedensten Bereichen.
Ähnlich wie ein menschliches Gehirn, können sie mit der Zeit so trainiert werden, dass sie die Ihnen vorliegenden Daten noch besser analysieren können.
Generative AI: The Basics
What is generative AI and how does it work? Consider generating computer code or synthetic data. Creating a business strategy with help from a conversational AI chatbot based on a large language model. Or using a digital twin to spot supply chain disruptions. See how generative AI started, who’s using it, and which underlying technologies make it work.
Lassen Sie sich SAS Insights direkt in Ihren Posteingang schicken
