複合式 AI

突破創新的界限。
解決所有問題。

什麼是複合式 AI ?

為什麼需要複合式 AI

更快的創新,更大的價值,實現更好的結果。複合式 AI 為您的客戶和組織提供 AI 優勢。

加速創新

挑戰

眾多組織面臨的問題比以往任何時候都更複雜,其中涉及數量龐大且類型多樣的資料。要解決這些問題,必須結合使用創新分析方法。

SAS複合式 AI 優勢

SAS Viya 以端到端分析生命週期的單一平台,提供 AI 和進階分析功能。

強化所有人的能力

挑戰

組織通常缺乏 (並且難以找到) 專業技術人員來應對所有分析挑戰。

SAS複合式 AI 優勢

複合式 AI 適合所有人 (不僅僅是資料科學人員),可為較無技術能力者提供低程式碼/無程式碼的介面。它在普及資料存取和分析的同時,能夠最大限度地減少對成本昂貴的稀缺高專業技能人力的依賴。

可解釋性和信任

挑戰

無法解釋的 AI 模型可能會帶來不信任和偏見方面的擔憂。

SAS複合式 AI 優勢

可解釋性功能內建於 SAS 中,以商業語言解釋的處理歷程和模型可解讀性。

更快實現價值

挑戰

雖然不同的工具、框架和技術都可以推動創新和創造力,但分散的方法存在一定程度的複雜性,會讓將分析轉化為價值變得更加困難。

SAS複合式 AI 優勢

透過在一個集中平台上開展營運工作,您可以減少成本並降低專案失敗的風險,因為您能夠透過更快地部署模型來加速創新和實現價值。

為何選擇 SAS達成複合式 AI ?

機器學習和深度學習

自然語言處理

最佳化

電腦視覺

預測(Forecasting)

統計

根據 Gartner 的 2020 年新興技術成熟度曲線,複合式 AI 是指「結合不同 AI 技術來取得最佳結果」。另一個相關術語是「多學科分析」,SAS 多年以來一直在協助客戶建構這樣的系統。

SAS 在複合式 AI 表中提供了多種技術和預先建構的應用程式。複合式 AI 不僅僅涉及機器學習;其結合了多項技術,包括統計、資料探勘、預測、最佳化、自然語言處理 (NLP)、電腦視覺等,具體取決於您試圖解決的業務問題。SAS 在一個單一平台上提供所有這些技術,這讓 SAS 在 AI 和分析領域中獨樹一幟。

看看誰已經採用 SAS® 高效地完成工作

最佳化生產以提高產品品質,加快上市速度

USG Corporation 仰賴 SAS 來改善製造流程並減少停機時間、成本和能耗。

透過預測分析和 AI 提供成功的粉絲體驗

奧蘭多魔術隊使用行動應用程式資料和SAS 機器學習技術完成個人化行銷活動,並分析比賽資料。

使用 AI 進入癌症治療新時代

阿姆斯特丹大學醫學中心使用 SAS 提供的 AI 解決方案來提高腫瘤評估的速度和準確性。

用資料驅動的技術打造全面性的資產

阿布達比世界夏季特殊奧林匹克運動會使用 SAS 分析和 AI 解決方案來確保運動員的安全和球迷的互動。

亮點

分析報告

Gartner 資料科學和機器學習平台魔力象限。

SAS 是唯一一家連續八年在資料科學和機器學習平台魔力象限中獲選為領導者的廠商。

文章

Composite AI: The Critical Concept You've Never Heard Of (複合式 AI :您從未聽過的關鍵概念)

Gartner 表示,複合 AI 對企業的價值將變得至關重要。閱讀本篇文章探索原因。

部落格文章

資料科學家必知的 2021 年趨勢

深入瞭解Gartner 資料科學和機器學習平台魔力象限給資料科學家的重要市場趨勢。

部落格文章

瞭解複合式 AI 如何使零售商、醫生和銀行家受益

「我應該使用哪種 AI 技術?」最佳答案通常是結合使用多種技術和科技。

為多種技術提供支援

SAS 如何提供複合式 AI

電腦視覺

比人眼更快、更準確地檢測異常。

預測(Forecasting)

使用 AI 自動執行大規模時間序列分析,生成更多更準確的預測。

自然語言處理

使用主題探索、實體提取、情感分析等來理解、解釋和模擬人類語言。

機器學習和深度學習

利用持續進步的深度學習 (強化的演算法,到新等級的神經網路,再到更高階的運算能力),不斷改進、不斷適應變化,解決最複雜的分析問題。

最佳化

當營運面臨資源和其他相關限制時,針對複雜的業務和規劃問題尋找最佳解決方案。

統計

使用最合適的分析建模技巧,在更細緻的層面上對觀察結果採取行動。

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