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「SAS Institute Japan株式会社」のホワイトペーパー一覧(1ページ目)

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製品レビュー

需要予測へのAI活用、「説明可能なAI」を実現して精度との両立を図る方法

小売業界において需要予測の精度を向上させるべくAIの活用が進んでいるが、導き出された予測を意思決定に組み込むには、「説明可能なAI」を構築する必要がある。その実現方法や、精度と説明可能性を両立するアプローチについて考えていく。

2024/05/17

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング
技術文書・技術解説

AI活用に苦労する原因、データインフラの“技術的負債”を解消するには?

近年のパンデミックでは急激な変化に対応するため、納期を優先してITソリューションを導入したケースが多かった。これが今、AIを駆使したアナリティクスの導入を妨げる“技術的負債”になっている。この問題にどう向き合えばよいのか。

2024/03/04

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP
製品資料

信頼できるデータを全ビジネス部門に開放、アナリティクス基盤のAzure移行術

データドリブンな組織へと体質を変えるためには、アナリティクスプラットフォームをクラウド環境へ移行し、データをあらゆる従業員に開放する仕組み作りが必要だ。その実現に向けて踏むべき「4つのステップ」を解説する。

2024/02/05

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング
製品資料

AI全盛の時代に「倫理性」が重視される理由、“信頼できるAI”の要件とは?

あらゆる場面でAIが活用されるようになり、仕事や私生活に好影響を及ぼす一方で、それらが引き起こす倫理的問題に対応する必要性も高まっている。「信頼できるAI」システムを構築するには何が必要か。4つのアプローチから考察する。

2023/10/17

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング
製品資料

データ管理で変わるアナリティクスの成否、信頼できるデータをどう準備するか

アナリティクスによりデータから最大限の価値を引き出したい。これは多くの企業に共通する願いだろう。そこで重要となるのが、アナリティクス向けデータの準備だ。あらゆるタイプの生データを効率的に活用するための調整法を学んでおこう。

2021/08/06

カテゴリ:
データ分析
データマイニング/統計解析
技術文書・技術解説

データ分析モデルの業務実装を迅速化、「ModelOps」を始めるための5ステップ

あらゆる組織が、データを活用してビジネス上の意思決定を推進する「データドリブン経営」を目指す一方で、それに対する投資効果は低調な傾向にある。その背景には、最良のデータ分析モデルを業務実装することの困難さがある。

2021/04/22

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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