빠르고 효과적인 고성능 머신 러닝

하이라이트 표시된 SAS Visual Machine Learning의 스크린샷

SAS Model Studio

자신감 있게 예측하고 데이터에서 의사결정까지 더 빠르게 도달할 수 있습니다.



사실은 스스로를 말해줍니다

독립 연구 회사인 Futurum Group은 SAS Viya의 성능 이점과 Cloud 비용 절감 효과를 파악한 후 생산성에 대한 두 번째 연구를 수행했습니다. 이것이 바로 데이터 및 AI 팀 모두에게 이로운 상황입니다.

생산성 연구

4.6배

더 생산적인

SAS Viya를 통해 데이터 및 AI 팀은 완전한 데이터 및 AI 라이프사이클을 달성하면서 생산성이 향상되고 복잡성이 감소하는 것을 경험했습니다. 요약 정보를 확인하세요.
 

성과 연구

30배

더 빠르게

이는 SAS Viya가 데이터 및 AI 작업의 계산 시간 측면에서 다른 플랫폼보다 평균적으로 앞서 있다는 것을 보여줍니다. 이는 Cloud 비용을 86% 절감하는 결과로 이어졌습니다.
요약 정보를 확인하세요.


SAS Model Studio와 함께 더욱 스마트하게 일하는 고객

  • S Bank 로고
  • Georgia-Pacific 로고
  • University College Dublin 로고
  • 1-800-flowers.com 로고
  • Lockheed Martin 로고
  • Dompe 로고
  • Euramax 로고
  • National Bank of Greece 로고

고객 하이라이트: 실제 비즈니스 활용 사례

  • IoT 데이터와 인공지능을 활용해 다운타임을 최소화하세요

    Volvo Trucks and Mack Trucks은 SAS를 활용하여 유지보수 문제와 고장을 예방하고 있으며, 솔루션 도입 후 진단 소요 시간을 70% 단축했습니다.

  • CIMB Bank 로고
    CIMB Bank 고객 사례

    첨단 분석과 AI 기술을 통한 소비자 금융 경험의 혁신

    CIMB Singapore는 SAS Viya 도입으로 고객에 대한 360도 뷰를 확보했으며, 여기서 얻은 유용한 인사이트로 통합적 의사결정을 구현하여 고객 참여를 향상시키고 수익 창출 기회를 늘렸습니다.

  • READDI 로고

    머신 러닝을 기반으로 이루어지는 신약 개발을 통해 다음 팬데믹에 대비하세요

    미국 항바이러스제 개발 연구사업단(READDI)은 AI와 머신 러닝 등의 첨단 기술을 활용하여 미래의 팬데믹에 대비한 혁신적 항바이러스제 및 치료제 개발을 지원하고 있습니다.

  • Ulta Beauty 로고

    지능형 마케팅을 통해 로열티 회원 참여도를 제고하세요

    미국 최대의 화장품 전문매장인 Ulta Beauty는 SAS를 도입해 온·오프라인을 넘나들며 세계적인 수준의 고객 경험을 구현하고 있습니다. 이 회사는 개인 맞춤형 마케팅을 통해 95%의 매출 침투율을 달성하고 유지할 수 있었습니다.

  • Southern States Energy Board 로고
    Southern States Energy Board 고객 사례

    데이터, 생성형 AI, 인간의 전문 지식을 결합하여 지구 온난화 문제에 대응하세요

    Southern States Energy Board는 SAS Viya를 사용하여 방대한 양의 지리 및 규제 데이터와 커뮤니티 감성 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고 관리하며, 이산화탄소 포집 및 저장에 대한 시의적절하고 신뢰할 수 있는 정보를 통해 규제 당국의 업무를 지원하고 있습니다.


    주요 기능

    단순하지만 강력하며 자동화된 플랫폼을 통해 기술 숙련도가 다양한 모든 구성원이 전체 분석 라이프사이클을 숙달할 수 있습니다. 누구나 엔드 투 엔드 데이터 마이닝 및 머신 러닝 기능을 원활하게 활용할 수 있도록 지원하세요.

    AutoML

    AutoML을 사용한 자동화를 통해 모델을 더 빠르게 구축하고 개선하세요. 자동 피처 엔지니어링은 데이터 변환 시 중요도를 알 수 있도록 순위가 지정된 피처셋에서 모델링에 필요한 최상의 피처셋을 선택합니다. 비주얼 파이프라인은 기존 데이터에서 동적으로 생성되지만, 화이트 박스 모델로 유지되도록 편집할 수도 있습니다.

    SAS Viya Copilot(출시 예정)

    생성형 AI 기술로 모델 개발 업무를 민주화하고, 지능적인 제안과 함께 정보에 기반한 설명을 제공함으로써 인간의 의사결정 능력을 향상시키세요.

    AI 인사이트

    프로젝트, 챔피언 및 챌린저 모델에 대한 요약 리포트를 포함한 인사이트를 자동으로 생성합니다. 기본으로 설치된 자연어 생성 기능이 제공하는 쉬운 설명은 리포트 해석을 돕고, 비즈니스 분석가의 학습 부담을 줄여줍니다. 아울러 PDF 리포트를 이용하여 모델링 인사이트를 공유할 수 있습니다.

    SAS + 오픈소스

    모델러와 데이터 사이언티스트는 Python, R, Java, Lua 등 각자가 선호하는 코딩 환경에서 SAS 기능에 액세스할 수 있으며, SAS Viya REST API로 다른 애플리케이션에 SAS 기능을 추가하는 것도 가능합니다.

    데이터 액세스, 준비 및 품질

    임베디드 AI를 통해 셀프서비스 데이터 준비 기능을 제공하는 직관적인 인터페이스를 사용하여 데이터에 액세스하고, 프로파일링하고, 정제하고, 변환할 수 있습니다.

    합성 데이터 생성

    적대적 생성신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용하여 딥러닝 모델을 위한 이미지 및 테이블 형식의 합성 데이터를 생성합니다.

    대화형 데이터 시각화

    셀프서비스 방식의 단일 인터페이스에서 데이터를 시각적으로 탐색하고, 스마트한 시각화와 대화형 보고서를 생성 및 공유할 수 있습니다. 증강 분석 및 고급 기능이 인사이트를 가속화하고, 데이터에 숨겨진 이야기를 발견할 수 있도록 해줍니다.​

    편향 감지

    지정된 그룹과 관련된 모델의 성능 편향과 결과 편향 모두를 평가합니다.

    자동 모델링을 위한 공용 API

    자동화 옵션을 선택하면 자동 모델링을 위한 공용 API를 활용하여 엔드 투 엔드 방식으로 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다. 이 API를 사용하여 사용자 정의 예측 모델링 애플리케이션을 구축 및 배포하는 것도 가능합니다. developer.sas.com에 예시가 소개되어 있습니다.

    뛰어난 확장성

    안전한 다중 사용자 환경에서 메모리 상의 데이터에 동시에 액세스할 수 있습니다. 매우 빠른 속도를 위해 데이터 및 분석 워크로드 작업을 노드 전체에 병렬로 분산하고 각 노드에서 멀티스레드로 처리합니다.

    클라우드 네이티브

    SAS Viya의 아키텍처는 콤팩트하고 클라우드 네이티브이며 속도가 빠르므로, 그 어떤 공급업체를 선택하든 클라우드 투자를 최대한 활용할 수 있습니다.

    로우코드 및 노코드

    엄선된 템플릿과 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 모델을 신속하게 구축하고 일관성을 유지하세요. 클러스터링, 다양한 회귀분석, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 모델, 서포트 벡터 머신(SVM), 자연어 처리(NLP), 주제 추출 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.

     

    SAS Model Studio의 더 많은 기능을 확인해 보세요.

    네트워크 분석

    다기능 네트워크 알고리즘 세트로 데이터 마이닝 및 머신 러닝 접근법을 강화하여 명시적 또는 암묵적으로 비즈니스 데이터의 일부를 이루는 각종 네트워크(소셜, 금융, 통신사 등)의 구조를 탐색합니다.

    컴퓨터 비전 및 바이오메디컬 영상 처리

    서버, 엣지 또는 모바일에 모델을 배포하여 이미지를 획득하고 분석합니다. 이미지 주석 추가 등 바이오메디컬 이미지 분석을 위한 엔드 투 엔드 플로우를 지원합니다.

    강화 학습

    Fitted Q-Network, Deep Q-Network, Actor-Critic 등 강화학습으로 향상된 의사결정을 통해 순차적 의사결정 문제를 해결하고 맞춤 환경을 구현할 수 있습니다.


    SAS Viya는 클라우드 네이티브이며, 클라우드에 구애받지 않습니다.

    SAS 관리형, 자체 관리형 등 원하는 방식으로 원하는 곳에서 SAS 서비스를 이용하세요.

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    SAS on OpenShift 알아보기