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Articoli e altre risorse sugli Analytics

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.
Discover a secret resource for working with cloud providersAre you overwhelmed by the hundreds of options and offers in the cloud? Are you finding it hard to select the best cloud services from the different cloud providers? Why not ask a neutral and informed third party for help?
The transformational power of evidence-based decision making in health policyState health agencies are under pressure to deliver better health outcomes while minimizing costs. Read how data and analytics are being used to confront our biggest health care challenges head on.
Operationalizing analytics: 4 ways banks are conquering the infamous ‘last mile’Here are four examples across the banking industry that show how these leading organizations followed a clearly defined path to conquer the infamous 'last mile' of analytics.
ModelOps: How to operationalize the model life cycleModelOps is where analytical models are cycled from the data science team to the IT production team in a regular cadence of deployment and updates. In the race to realizing value from AI models, it’s a winning ingredient that only a few companies are using.
Machine learning: una nuova normalitàPer abbracciare il cambiamento è necessario innovare la tecnologia e cambiare mindset. La cultura della digital transformation deve essere compresa e condivisa.
AI, Machine Learning and Cloud: universities enter the future of Analytics with SAS Viya for LearnersA collaboration between an academic institution and a multinational is already standing out as a success story that connects education and business. The aim is to support students in their data science training, put them to work on real-world projects and give them high in demand, future proof, skills.
AI, Machine Learning e Cloud: con SAS Viya for Learners l’università entra nel futuro degli AnalyticsUn esempio virtuoso di collaborazione tra mondo accademico e impresa per sostenere gli studenti nel processo di trasformazione: studio, formazione e progetti concreti sui dati per creare i professionisti di domani.
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 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.
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.
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.
Le cinque tecnologie di IA che devi assolutamente conoscereConosci la differenza tra intelligenza artificiale (IA) e machine learning? E sapresti spiegare perché la computer vision è una tecnologia IA? Scoprilo in questa breve panoramica.
Bringing data to the streamHow much do we know about fresh water systems and the dynamic nature of streams and rivers? Find out how one data scientist turned his fascination with streams and rivers into a career.
IoT in healthcare: Unlocking true, value-based careGiven the potential of IoT – and the challenges of already overburdened healthcare systems around the world – we can’t afford not to integrate IoT in healthcare.
Key questions to kick off your data analytics projectsThere’s no single blueprint for starting a data analytics project. Technology expert Phil Simon suggests considering these ten questions as a preliminary guide.
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.
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.
Detect and prevent banking application fraudSince credit fraud often starts with a falsified application, it makes sense to have analytics-driven tools in place to detect fraud from the earliest point and across the life of the account.
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.
Machine learning, Michael J. Fox and finding a cure for Parkinson’sUsing machine learning, data scientists developed a model that can help doctors accurately predict Parkinson's disease progression and start treatment earlier, when it will have greater impact.
Machine Learning: il cuore matematico dell’intelligenza artificiale tra fiducia e responsabilitàSpesso associamo il machine learning al deep learning come se fossero sinonimi. In realtà Il deep learning è l’insieme di tecniche appartenenti alla famiglia delle reti neurali che sta aiutando a proiettare il machine learning verso il futuro.
Benvenuti nelle assicurazioni 4.0: tutto a portata di clickSecondo i dati di una ricerca condotta da CeTif-Excellence Consulting, nei prossimi mesi/anni l’80% delle compagnie assicurative punterà a investire su customer experience, canali digitali, prodotti e servizi abbinati per rispondere in modo più puntuale alle nuove esigenze del consumatore/assicurato.
Il Machine Learning spiegato a mia nonnaIntelligenza Artificiale come “l’uso di macchine che portano a termine compiti in un modo che consideriamo intelligente” mentre ci si riferisce al Machine Learning come “l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale per rendere le macchine libere di accedere a set strutturati di dati ed apprendere da sole”.
Ci vuole cuore e cervello per portare a terra progetti di machine learning70 studenti di 3 dipartimenti diversi dell’Università Bicocca di Milano si sono sfidati sviluppando un progetto completo di machine learning su dati AC Milan. Due giorni per preparare i dati, sviluppare il modello analitico, e raccontare l’esperienza in modalità data storytelling.
Sanità: verso un nuovo rinascimento digitaleRinascimento Digitale ignifica che oggi la crescente disponibilità dei dati unita all’incremento della capacità computazionale offrono infinite e straordinarie possibilità di trasformazione e innovazione, in tutti i campi.
Machine Learning, 3 aziende che lo utilizzano in modo “cool” raccontano le tendenze in atto Per classificare le immagini, Yelp si avvale di algoritmi di machine learning che analizzano il contenuto di ogni singola foto scattata dagli utenti per etichettarla, classificarla e renderla poi disponibile secondo criteri ottimizzati che ne facilitano l’accesso e la fruizione da parte delle persone.
Il futuro dell’healthcareLa medicina al tempo dei Big Data si interroga sulla qualità delle informazioni che riesce a recuperare: ormai è questione soprattutto di ‘truth management’: è importante capire perché rilevare certe informazioni piuttosto di altre, e a quali domande queste possono aiutare a rispondere.
Strani e straordinari modi di usare l’Intelligenza ArtificialeI progressi nel campo dell’intelligenza artificiale non sempre vengono accolti con entusiasmo, spesso spaventano e inducono le persone a temere di perdere il lavoro o di vedere ridotte le proprie libertà di scelta e di pensiero a causa dell’influenza degli algoritmi.
Intelligenza Artificiale: un metodo per innovare l’innovazione?Una collaborazione tra MIT e Boston Consulting Group del 2017 rileva come il 60% di un campione globale di 3.000 executive di imprese innovative ritengano necessaria una strategia specifica sulla AI a livello corporate.
Scoprire il proprio paradiso in terra in modo divertente con il machine learning Il paradiso in terra non si tratta solo di un luogo ideale. È un posto che esiste veramente. Ed è stato trovato analizzando 150mila città a livello mondiale e oltre 5 milioni di record provenienti da 1.124 fonti uniche di dati. Si tratta del piccolo distretto ovest della capitale Perth, nell’Australia Occidentale.
Computational Data Science nel calcio: una preziosa risorsa a supporto dell’allenatoreLa matematica e lo sport non sono mai stati così vicini, al punto da dare vita al Virtual Coach capace di fornire indicazioni strategiche agli allenatori grazie alla modellazione e a tecniche di Machine Learning. Sport analytics: dall’hockey al canottaggio, dalla pallacanestro al baseball. Ecco 5 interessanti esperienze di gioco.
Cosa succede quando matematica e Intelligenza Artificiale “sconvolgono” le nostre vite?Hannah Fry, Matematica e Docente presso il Centro per l’Analisi Spaziale Avanzata, University College di Londra lo spiega in questo articolo.
L’intelligenza artificiale? Alla base ci sarà sempre la creatività dell’uomo.Si prospetta una vera rivoluzione nell'approccio ai dati, ai consumatori e al mercato. Una rivoluzione che secondo Oliver Schabenberger, Executive Vice President & Chief Technology Officer SAS, porterà con sé nuove esigenze di business, nuove skill e nuove professionalità.
Big data in educationA recent MIT Sloan Management report highlights how businesses are using analytics as a source of innovation – so are universities, says SAS' Georgia Mariani.
Machine learning and artificial intelligence in a brave new worldWhat is the interplay between man and machine in a brave new world with AI?
Formazione e Lavoro: cosa studiare e come prepararsi al futuro?Quali saranno le nuove opportunità che si creeranno e quali competenze richieste? Cosa significa davvero "esperto" di intelligenza artificiale e che tipo di lavoro dovrà svolgere? Scoprilo leggendo questo articolo...
Tre step per un'Intelligenza Artificiale più eticaL'Intelligenza Artificiale andrà a beneficio dell'umanità o produrrà una serie di conseguenze indesiderate?Un approccio etico all’Intelligenza Artificiale può essere un modo per garantire che l'IA sia usata a fin di bene.
Nerd in the herd: protecting elephants with data scienceA passionate SAS data scientist uses machine learning to detect tuberculosis in elephants. Find out how her research can help prevent the spread of the disease.
What do drones, AI and proactive policing have in common?Law enforcement and public safety agencies must wrangle diverse data sets to be effective in their operations. Intelligence analysts are using that data to apply machine learning and AI for more proactive policing.

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