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ディープ・ラーニングをSAS®で実践する方法
ホワイトペーパー

ディープ・ラーニングをSAS®で実践する方法

ディープ・ラーニング向けニューラル・ネットワークの基本と、SASでディープ・ラーニング・モデルを作成する方法に関するガイド

内容

ディープ・ラーニングとは、音声認識、画像識別、予測など人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターに学習させることを目的とした機械学習の一種です。人間が特徴抽出などのデータ加工を行った後に決められた数式にかける従来の機械学習とは異なり、ディープ・ラーニングでは、人間はデータに関する基本的なパラメータ設定のみを行い、その後は何層もの処理を用いた特徴抽出・パターン認識をコンピューター自体が自動的に学習することができます。

このホワイトペーパーでは、ディープ・ラーニングの基本と応用、および、SAS がいかにディープ・ラーニング・モデルの作成をサポートするかを説明します。本資料の内容はデータ・サイエンティストを対象としており、SAS が開発した手法を用いてディープ・ラーニング・モデルを作成する方法に関するステップバイステップ方式の概要説明も含んでいます。

<目次>

◆はじめに
◆ディープ・ニューラル・ネットワーク
◆SAS がサポートするニューラル・ネットワーク
  - 畳み込みニューラル・ネットワーク
  - リカレント(再帰型)・ニューラル・ネットワーク
  - フィードフォワード(順伝播型)・ニューラル・ネットワーク
  - オートエンコーダ
◆ディープ・ニューラル・ネットワークの応用領域   
  - コンピューター・ビジョン
  - AI アシスタントとAIボット
  - 時系列分析
◆SAS を用いてディープ・ラーニング・モデルを作成する方法
◆SAS Platform のアーキテクチャ
◆まとめ

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SAS Instituteはアナリティクスのリーディング・カンパニーとして、米国財務省をはじめとした行政機関、バンク・オブ・アメリカやみずほフィナンシャルグループなどの大手金融機関、その他さまざまな業種で、全世界83,000サイト(国内で1,500社)以上の顧客に最先端のアナリティクス製品およびサービスを提供しています。1985年に設立した日本法人SAS Institute Japan株式会社の主な国内導入実績もご覧ください。

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