SAS | The Power to Know
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ホワイトペーパー

統計と大規模な機械学習

新たなテクノロジーで機械学習をビッグデータに適用

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。今はまだ空想にすぎませんが、これが現実になるのは、みなさんが思っているほど遠いことではありません。国内メーカーもすでに、高速道路や一般道でのデモ走行を公開しています。

ロボットカーは、機械学習の適用事例の 1 つにすぎません。機械学習は、不正予測やテロリストの識別、顧客への最適なタイミングでの適切な商品提案、そして患者の症状を正確に見きわめた的確な治療提言など数多くの用途に利用されています。

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、「Analytics 2014 Conference」での講演を基に、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、機械学習の主要なコンセプトと、大規模な機械学習を実現する具体的な方法について説明します。また、レコメンデーション・エンジンを利用して新しい顧客ロイヤルティ・プログラムの差別化に成功した Aduno Groupの事例を、同社のビジネス・アナリティクス・サービス部門を統括するシニア・ディレクター、ヘルベルト・ブチェリ氏の体験を通して紹介します。

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SAS Instituteについて

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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