AI実用化のための実践ガイド
～SAS Viyaではじめるアナリティクス・ライフサイクル入門～
～SAS Viyaではじめるアナリティクス・ライフサイクル入門～
アナリティクス・ライフサイクルを素早く回す！
SAS Institute Japan株式会社 著
B5変型判 288ページ
定価：2,640円（税込）
ISBN：978-4-86594-182-1
2019年2月上旬刊行
アナリティクスの活用を通じてビジネス上の価値を創出するための一連のプロセスを、「アナリティクス・ライフサイクル」といいます。
具体的には、「Data（アクセス、クレンジング、準備）」→「Discovery（探索、分析、モデル生成）」→「Deployment（モデル管理、組み込み、モニタリング）」を行い、このサイクルを何度も回します。
「SAS Viya」は、アナリティクス・ライフサイクルを実現するオープンなAIプラットフォームです。
本書は、SAS Viyaを使用し、アナリティクスを業務に適用させるための手順を紹介しています。データを通じたタイムリーな意思決定を支援するための方法論を身につけて頂くことを目的としています。
内容詳細
| ■サンプルコードのダウンロードはこちら ■本書の主な内容 |
| 第1章 アナリティクス・ライフサイクルとは？ |
| 1.1 予測モデルを業務に活かすためには 1.2 アナリティクスのステップ 1.3 成功の肝はアナリティクス・ライフサイクル 1.4 SAS Viyaとは |
| 第2章 アナリティクスのためのデータマネジメント |
| 2.1 アナリティクス・ライフサイクルにおけるデータ準備のあり方 2.2 データマネジメントの基本概念とは 2.3 データマネジメントの定着に向けて 2.4 アナリティクスにおけるデータマネジメントの適用 2.5 SASによるデータ準備 2.6 データ準備の操作 2.7 データロードに関する基本的な操作 |
| 第3章 ビジュアライゼーションによるアナリティクスの加速 |
| 3.1 多岐にわたるビジュアライゼーションの活用 3.2 SASによるビジュアライゼーションの促進 3.3 「データ探索」と「探索的モデリング」の操作 |
| 第4章 機械学習の概要と予測モデリング |
| 4.1 機械学習の概要 4.2 機械学習における注意点と学習結果の見方 4.3 SASによる予測モデリング 4.4 モデル作成とスコアリングの操作 |
| 第5章 ビジネスで使える自然言語処理 |
| 5.1 自然言語処理とは 5.2 ビジネスにおける自然言語処理への期待 5.3 自然言語処理における問題と課題 5.4 SAS Visual Text Analyticsとは 5.5 VTAによる自然言語処理の実現 |
| 第6章 時系列予測と最適化 |
| 6.1 時系列データとは 6.2 SAS Visual Forecastingの概要 6.3 SAS Visual Forecastingの代表的な予測手法 6.4 SAS Visual Forecastingによる時系列予測モデル作成の操作 6.5 最適化とは 6.6 SAS Optimizationによる最適化モデル作成の操作 |
| 第7章 スコアリングとモデル管理 |
| 7.1 予測モデルの活用 7.2 予測モデルを用いたスコアリング 7.3 予測モデルの管理 7.4 SAS Model Managerによる予測モデルの管理の操作 |
| 第8章 AI/IoT時代におけるリアルタイム意思決定 |
| 8.1 リアルタイム意思決定 8.2 リアルタイム処理の要件 8.3 スコアリング結果にもとづく意思決定 8.4 ストリーミング・アナリティクスの最高峰「SAS Event Stream Processing」 8.5 ESP Studioの操作 |