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大規模な統計分析と機械学習
ホワイトペーパー

大規模な統計解析と機械学習

機械学習をビッグデータに適用するための最新テクノロジー

内容

想像してみてください。クルマに乗りこんで、「職場まで」と言うだけで、あとは自動運転にまかせて朝刊を読みながら目的地に着けるとしたら。こうした世界が現実になる日は、そう遠くありません。フォードなどの自動車メーカーは、2020年後半にも自動運転車の量産を開始することを計画しています。

とはいえ、自動運転はあくまで機械学習の一例にすぎません。不正行為の予測、テロリストの特定をはじめ、顧客のニーズに合った商品のタイムリーな提案や、的確な処方を行うための症状の特定など、機械学習の用途は数え切れないほどの広がりを見せています。

機械学習という概念そのものは、何十年も前から知られています。新しいのは、それを膨大な量のデータに適用できるようになったということです。データストレージの低価格化、分散処理、コンピューターの高性能化が進み、利用できる分析機会が増えてきたことで、機械学習システムに向けられる関心は非常に高まっています。

このホワイトペーパーでは、過去数年間にわたるプレゼンテーションの内容を基に、SAS データ・サイエンス・テクノロジー部門マネージャーのウェイン・トンプソンが、機械学習の主な概念、統計分析と機械学習の関係、そして大規模な機械学習を実現するSAS®ソリューションを紹介します。

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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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