Machine Learning und Natural Language Processing: Die Module SAS Visual Text Analytics und SAS Visual Data Mining fokussieren auf künstliche Intelligenz. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Teamarbeit.
Ein erweitertes Portfolio rund um Machine Learning, Deep Learning und Text Analytics und Forecasting präsentiert SAS, Spezialanbieter für Analytics-Lösungen. Die jüngste Version der Plattform SAS Viya bringt mit den Modulen SAS Visual Text Analytics sowie SAS Visual Data Mining and Machine Learning Funktionalitäten für künstliche Intelligenz mit.
SAS Visual Text Analytics generiert Mehrwert aus unstrukturierten Daten. Die Lösung nutzt eine Kombination aus Natural Language Processing, Machine Learning und sprachlichen Regeln. Sie umfasst Funktionen für das Erkennen und Interpretieren von Mitschriften, für die Risikobeurteilung , für die die Betrugserkennung und für das frühzeitige Identifizieren von Problemen aus demKundenfeedbacku. SAS Visual Text Analytics integriert Text Mining, Kontexterkennung, Kategorisierung sowie Sentiment-Analyse und Suchfunktion in einem Framework. Die Software ermöglicht es laut Unternehmensaussage, Daten für die Analyse vorzubereiten, Inhalte visuell zu durchleuchten, Textmodelle zu entwerfen und diese in existierende Systeme oder Geschäftsprozesse einzubinden. Anwender von SAS Visual Text Analytics könnten mit Hilfe vorgefertigter Templates große Datenmengen schnell analysieren und die Ergebnisse mittels Machine Learning und Prognosemethoden bündeln.
Visuelle Umgebung für Machine Learning
Die neue Version von SAS Visual Data Mining and Machine Learning biete eine visuelle End-to-End-Umgebung für sämtliche Aspekte von Machine Learning und Deep Learning: von Datenzugriff und Data Wrangling bis hin zum Erstellen von statistischen Modellen und deren Operationalisierung. Eine verteilte In-Memory-Verarbeitung ermögliche schnelle Antworten auf Geschäftsfragen sowie einen effizienten Einsatz von Daten und Fachkräften im Unternehmen. SAS Visual Data Mining and Machine Learning unterstütze darüber hinaus das Programmieren in den Open-Source-Sprachen Python und R. Eine webbasierte Bedienungsoberfläche bilde gesamten analytischen Prozess ab und vereinfache die Zusammenarbeit in bereichsübergreifenden Teams.
„SAS kombiniert auf einer einzigen Plattform Advanced Analytics, den Einsatz von Modellen, Data Preparation sowie Visualisierung“, erklärt Dan Vesset, Group Vice President for Analytics and Information Management Research bei IDC. Anwender können den analytischen Prozess in allen Entwicklungsstufen durchlaufen, ohne zwischen verschiedenen Softwaremodulen zu wechseln.“
Rückversicherer nutzt Deep Learning-Algortithmen
Zu den jüngsten Neukunden der SAS Viya-Plattform gehören die Munich Re, ein weltweit operierender Rückversicherer. Das Unternehmen verfügt über riesige Datenmengen, die in eine zentralisierte Umgebung eingespeist werden. Mit der SAS Lösung wende der Rückversicherer anspruchsvolle Machine-Learning-Algorithmen auf Big Data an. Über Künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Algorithmen will Munich Re Vorreiter beim Einsatz von Analytics werden.
„Die jüngste SAS Version erlaubt es allen Anwendern in unserem Unternehmen, über eine einheitliche visuelle Oberfläche zusammenzuarbeiten“, erklärt Wolfgang Hauner, Chief Data Officer bei Munich Re. „Auch Mitarbeiter, die sich nicht mit SAS-Code auskennen und mit Python und R arbeiten, kooperoeren auf derselben Plattform mit anderen Anwendern.“ Die SAS Lösung spreche sowohl fortgeschrittene Data Scientists als Einsteiger und Nicht-Programmierer an. „Verschiedenste Nutzer haben bekommen die Möglichkeit, die gleichen Daten zu untersuchen und zu analysieren. So wird der Prozess der Datenexploration und der Modellerstellung kollaborativ.“ Jürgen Frisch
