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人工智能

组合式 AI

开拓创新,化解难题。

Hexagon pattern with dots and circles - transparent background

了解复合 AI

为何需要复合 AI

加速创新,提升价值,改善结果。复合 AI 让您的客户和组织在 AI 时代占据先机。

加速创新

挑战

如今的组织面临着种类繁多的海量数据。要应对这一挑战,需要综合运用各种创新分析方法。

SAS 复合 AI 的优势

SAS Viya 通过一体化平台提供 AI 和高级分析功能,端到端覆盖整个分析生命周期。

增强每个人的能力

挑战

面对分析挑战,组织往往缺乏(并且难以找到)高技能分析人才。

SAS 复合 AI 的优势

复合 AI 适用于各类用户,不仅仅是数据科学家,还针对低技能用户提供了简洁的低代码/无代码界面。实现数据访问和分析民主化,减少组织对高技能人才的依赖。

可解释性和可信度

挑战

不可解释的 AI 模型可能导致不信任和偏见。

SAS 复合 AI 的优势

SAS 内置可解释性,支持使用业务语言追溯和解释模型。

缩短上市时间

挑战

不同的工具、框架和技术可以促进创新,激发创造力,但同时也会增加复杂性,导致分析难以转化为价值。

SAS 复合 AI 的优势

通过一体化平台,您可以降低成本和项目失败风险,通过加快模型部署来加速创新,更快实现价值。

为何选择 SAS 的复合 AI 解决方案?

  • 根据 Gartner 的定义,复合 AI 是指将不同的 AI 技术组合在一起,以获得更佳结果,又称为“多学科分析”。SAS 多年来一直致力于帮助客户构建此类系统。​ Gartner 2020 Hype Cycle for Emerging Technologies

客户成功案例

SAS 应用最佳实践

  • USG 徽标

    优化生产,提高产品质量并加快产品上市速度

    USG 公司借助 SAS 改善生产流程,减少停机时间、成本和能耗。

备受瞩目

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复合 AI 新解:关键概念

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2021 年数据科学新趋势

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复合 AI 如何助力医生、银行和零售商

“我应该使用哪种 AI 技术?”更佳答案:综合运用多种技术。

SAS 如何实现复合 AI

计算机视觉

比人工更快、更准确地发现异常状况。

预测

使用 AI 自动进行大规模的时间序列分析,提升预测准确性。

自然语言处理

使用主题发现、实体提取、情感分析等功能理解、解释和模拟人类语言。

机器学习与深度学习

利用不断进步的深度学习技术,包括算法改进、新型神经网络和算力提升,持续改善并适应变化,解决复杂的分析问题。

优化

在资源有限和存在其他限制的情况下,寻找更优方案,解决复杂的业务和规划问题。

统计

利用适合的分析建模技术进行精细分析。

台式机显示器上显示的 SAS Visual Analytics

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