Eat an ecosystem: feast on fermented foods
I’m all for a good 2-for-1 deal, so if there’s a food I can use as a condiment to jazz up eggs, salads, beans, grain
A plea for simple, easy-to-understand model cards
Model cards have been around for a few years now and while their purpose is clear – to increase machine learning transparency and to create
5 keys to creating effective model cards
We know that building trust in technology is a big deal. It’s no longer enough for AI to just work – we need to understand
Decisions and doom loops – AI for a better financial future
“More than $2.2 trillion in [commercial real estate]debt is maturing before 2028” according to the Wall Street Journal. This oncoming freight train commands the attention
Building a digital twin? Start with these 5 building blocks
Want to deploy digital twins as part of your predictive maintenance strategy? You should, for countless reasons that have been identified elsewhere. But like anything
5 lessons business leaders can learn from an unconventional journey
“We remember when doing something worthwhile meant making a move, taking a stand and living, learning, fighting toward a dream.” This quote from Danny Rosin
Reflecting on learning as both a student and an educator
This article was written based on an interview. Exploring SAS courses: thoughts on my learning journey My journey started with programming eLearning courses that got
‘생성형 AI’와 ‘전통적 AI’, 결합하면 시너지 업!
생성형 AI는 기업의 생산성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 모든 기업이 성공적으로 도입하는 것은 아닙니다. 822명의 기업 리더와 이사회 임원을
Three ways NLP can be used to identify LLM-related private data leakage and reduce risk
Editor’s Note: This article follows Natural Language processing techniques that improve data quality with LLMs and Toxicity, bias, and bad actors: three things to think
夏といえばひまわり – SAS Japan
夏といえばひまわり。鮮やかな黄色は一輪でも強い存在感を放ち、我が家の食卓を飾る花でもある。ひまわりの花は常に太陽に向かって咲き、時間とともに太陽を追いかけるとされている。しかし、実際にはこのように動くのは芽生えから開花前のつぼみの時期までの話だ。 自然界にあるひまわりの成長には、太陽、気温、降水量、土壌など多くの要因が影響するが、これらの要因がどう関係するのだろうか。人工的な実験でも可能だが、たとえばひまわりの成長データを収集し、統計分析を用いることで最適な成長条件や栽培環境が特定できるはずだ。また、ビッグデータならではの機械学習アルゴリズムを使えば成長のルールやパターンを見つけることもできる。アナリティクスを駆使すれば（SASで開講中のアナリティクスコースはこちら⇒トレーニングコース | SAS）、収穫量の予測や最適な施肥方法、栽培条件も見つけられるだろう。実際、ひまわりの市場は世界で5.6兆円に登る巨大なマーケットなのだ。 ところで、ひまわりといえば気象衛星を連想するのは私だけだろうか。初代号が1977年に打ち上げられ、今度が10号になるが、最初は愛称で呼ばれていたものが後に正式名称となった。気象庁のサイト(気象庁 Japan Meteorological Agency)では、ほぼリアルタイムでひまわりの衛星写真がさまざまな切り口から見られるが、天気や防災に関する情報のほか、上記のような分析に欠かせない環境や気象のデータも豊富に提供されている。 2024年９月初旬 相吉 Source link
