全新 SAS®Viya® 強化功能將內嵌的 AI 技術透明化,使用者可享有更優異的資料管控並提高生產力


SAS 的客戶-麥當勞、Jack Henry & Associates 與 RevSpring正仰賴Viya日益漸增洞察力 

臺灣台北 (May 4, 2018) – 全球數據分析領導者SAS 將更多的人工智慧 (AI) 與自動化技術内嵌至分析平台中,讓客戶根據實證過的可靠分析,輕鬆地建立 AI 解決方案。最新版本的 SAS® Viya®推出更強大的功能,以協助資料科學家與業務端使用者間的協同合作,為高效能的分析模型持續強化開發與部署功能。

近期開始採用 SAS Viya 的客戶眾多,包括:全球連鎖餐廳麥當勞、為金融機構提供整合技術服務的頂尖供應商 Jack Henry & Associates, Inc.®,以及在整個北美地區提供通訊與支付解決方案的技術服務公司 RevSpring,此外還有芬蘭領先業界的電信公司 Elisa、愛爾蘭的零售金融服務供應商 Permanent TSB,及中國深圳市龍華區人民政府與西澳洲政府的社區部。

SAS 行銷長 Randy Guard 表示:「在現今重視分析經濟的環境下,無論是在資料準備、資料管理,或是開發和部署模型方面,各企業均需擁有強大的分析平台,以執行端對端(end to end)功能。而 SAS 平台與內建的 SAS Viya 功能,提供開放基礎架構,讓資料科學家、業務端使用者與高階主管得以將原始資料轉化為有助益的洞察。」

有哪些新功能?

今年 6 月將推出的強化功能:

內嵌式 AI 與自動化技術:SAS 持續在 SAS 平台中內嵌 AI 功能,並利用自動化技術,落實資料準備、模型建構,以及模型部署階段。SAS Viya 深知完善的資料是卓越分析的基礎,因此推出的全新功能主要在協助資料科學家與商務使用者清除、準備與轉換資料,以便進行深度分析。

使用者可透過自動化的資料準備功能,找出最顯著的變數及領域,藉此執行精確且有效的資料分析。SAS Viya 亦可自動建構與部署模型,並對各種模型進行測試,以快速作出最佳選擇。製作良好模型的關鍵在於特徵工程(Feature Engineering),因此 SAS 將新增特徵工程功能,以改善模型的準確度。

自然語言處理方面,SAS 採用循環神經網路(RNN),使情感分析與文件分類轉趨自動化。

提升技術透明度:隨著機器學習和深度學習方式愈發先進,使用者在 AI 和機器學習方面,更加重視公正、可靠與透明度。而最新版本的 SAS
Viya 為滿足上述所需,透過使用局部可解讀之與模型無關的解釋(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations,LIME) 以及影響、信心與簡易度評分依據 (impact, confidence and
ease, ICE) 等產業架構,加以改善分析能力與技術透明度。

SAS 分析產品總監 Saurabh Gupta 表示:「使用者執行 AI 與機器學習技術時,不應被迫依賴『黑箱』技術。因此,SAS AI 緊密結合進階分析功能與
LIME 及 ICE 等產業架構,讓資料科學家與業務端使用者均可輕易解讀並闡述模型預測的邏輯依據。」

更優異的資料管控:這款最新版本的 SAS 平台特色之一,便是在整個分析生命週期中改良資料關聯圖。將結構化與非結構化資料的關係視覺化之後,使用者便能夠憑直覺理解資料互相依賴的方式。一旦具備這些知識,即可輕鬆找出錯誤,辨識不必要的資料副本,確保採用的資料最為合適。

除了完善的資料管控外,SAS Viya 亦提供模型效能儀表板,讓使用者僅需點選各模型,即可查看效能表現。若是使用者新增資料,或模型效能表現不如預期時,還可從儀表板為模型更新排程,或讓系統自動執行更新。

改善使用者體驗:為使企業廣泛採用分析功能,SAS 持續著眼於為資料科學家、分析師和開發人員提供一致的使用者體驗。最新的強化功能介面的目標,在於提高生產力、促進協作,因此使用者在分析生命週期中,均可順利移轉於資料、勘查或部署階段。而
SAS Drive 亦成為所有產品的專案集中儲存庫,藉此進一步推動協同合作。

其他針對使用者體驗的強化功能包括:完善的圖形處理器 (GPU) 支援,以及 SUSE Linux 和 Windows 對稱多處理 (SMP) 的作業系統支援。

採用更公開的技術:SAS 平台強化版的新功能不但更具開放性,亦改善與其他系統的互通性。該版本的使用者可在 SAS 機器學習計畫中內嵌開放原始碼;另外,SAS 平台還開放Salesforce 和 Java 資料庫連線 (JDBC) 的存取權限,同時具備 JavaScript 開放原始碼的視覺化探索與報告功能。應用程式開發人員更能獲得行動裝置的軟體開發套件 (SDK),可輕鬆為智慧型手機和平板電腦量身打造具個人化的客製行動版應用程式。該版本同時在決策流程中,提供Python 模型支援。

深入瞭解 SAS Viya 功能。

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