SAS® Viya® - 機械学習をビジネスで活用するためのオープンなAIプラットフォーム

機械学習はビジネスをどう変える?

機械学習とは、コンピューターがデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。機械学習では、さまざまなアルゴリズムを用いてデータから反復的に「学習」するため、人間が探すべき場所を明示的にプログラムしなくても、コンピューターが自律的にデータから洞察を導き出せるようになります。デジタル化によって企業の保有するデータは劇的に増加しています。機械学習を上手に導入することで、そのデータからビジネスに役立つ洞察を得て最適な決断を下すプロセスを自動化することが可能になります。

企業が求めるAIプラットフォーム

ではビジネスに機械学習を導入するにあたって、そのプラットフォームに求められるものは何でしょうか?

  • ディープラーニングを含む主要な機械学習のアルゴリズムを全てビルトイン
  • SASやRなどのアナリティクス向けの言語はもとより、PythonやJavaなど汎用のプログラミング言語を使って機械学習アルゴリズムを自在に利用
  • 依存性を最小限にしながら必要十分な業務システムとの連携を実現するために、全ての機能はREST APIでアクセス可能
  • 機械学習を使った予測モデルを、GUIでプログラミング無しでも自動生成できる
  • 機械学習、ディープラーニング、テキスト解析、画像解析、予測、最適化などAI機能を網羅
  • 説明責任の伴う用途では、判断の根拠を明確にすることでAIや機械学習にありがちなブラックボックス化を避ける機能
  • 常に最新データに基づいたモデルを利用するために重要な、アナリティクス・ライフサイクル全般の管理

これらの特長を全て満たすSAS Viyaを、デモ動画・スライド・ブログでご体感ください。

Model Studio
ビジュアルパイプラインで需要分類と予測 [New!]

Model Studio
ビジュアルパイプラインで時系列予測 [New!]

Model Studio
ビジュアルパイプラインでスコアリング

Jupyter NotebookからPythonでSAS ViyaのPython向けハイレベルAPIであるDLPyを使用し、RNNでサイン波を時系列予測

Jupyter NotebookからPythonでSAS ViyaのPython向けハイレベルAPIであるDLPyを用いた一般物体検出(Object Detection)の基本的な処理の流れ

Model Studio
モデル生成のパイプライン作成と実行(基本編)

Model Studio
モデル生成のパイプライン作成と実行(テンプレート使用編)

Model Studio
異なる言語(Python、R、SAS)間のモデル精度をビジュアルパイプラインで比較

SAS Viya
統合GUI上でアナリティクス・ライフサイクルをシームレスに回す、比類なきAIプラットフォーム

SAS Studio
ユーザーインターフェース紹介

SAS Studio から SAS言語でSAS Viyaの機能を使用したモデリング ~セッション作成からライブラリ作成まで~

SAS Studio から SAS言語でSAS Viyaの機能を使用したモデリング ~データロードからモデル生成まで~

SAS StudioからSAS言語で
SAS Viyaの機能を使用したモデリング ~スコアリングからモデル評価まで~

ホワイトペーパー/資料


SAS® Viya®製品資料






アナリティクスをすべてのユーザーに解き放つ
~SAS®とオープンソースのアナリティクスの利点の融合



AIの成功に向けた機運、成熟度、モデル
~経営幹部を対象としたグローバル調査の知見を踏まえた考察
共同制作:SAS、Accenture Applied Intelligence、Intel、Forbes Insights



SAS® Viya® のディープラーニングを用いた物体検出



ディープラーニングは、時系列予測でも最強なのか?
~RNNと従来手法との対比から見える使いどころ~

実用的なAIのためのプラットフォーム

Pythonから、Rから、Javaから、さまざまなプログラミング言語でアクセス。SAS Viyaは、機械学習やデータマイニングなどビジネス利用に必要な機能を一つの環境で実現したオープンなAIプラットフォームです。

SAS® Viya®をいち早く
体験したいと思いませんか?

Back to Top