穩紮穩打,贏得信任
經過親身體驗後,95% 的 SAS 黑客松參與者會推薦使用 SAS® Viya®
每年 SAS 黑客松都會給予全球數十個團隊為期四週的時間,使用 SAS 生產力最高的 AI 和資料分析平台來解決一個有趣的問題。從商業使用案例到幫助人類,以下列出一些專案,凸顯出當充滿求知欲的人在雲端中使用 SAS 時,可能會發生哪些情形。
使用資料診斷疾病
全球有近 1,000 萬人罹患帕金森氏症,且隨著人口老化,患病人數不斷增長。Katalyze Data 希望瞭解 SAS Viya 是否有助於早期診斷出帕金森氏症,讓患者能夠更快尋求治療。
使用對外公開的鍵盤輸入動作資料,他們的 ParkinStrike 團隊能夠快速讓機器學習模型開始運作,以便用於外部應用程式中,使用者可以透過應用程式進行自我檢測,看看自己的打字模式是否顯示出患有該疾病的症狀。
Katalyze 首席顧問 Tamás Bosznay 表示,點擊幾下即可部署模型,這讓他們能夠採用「快速嘗試、快速試錯」的實驗方法,同時有信心 Viya 內建的可解釋性會確保對結果抱持信任,這在醫療保健方面至關重要。
Bosznay 還指出,Viya 最大的優勢之一,是多樣的介面可讓不同的團隊和不同的技能組合在專案上共同合作。
他表示:「我認為這正是 SAS Viya 的卓越優勢。如今,上市時間縮短了許多,因此公司需要能夠以更快且更靈活的方式完成上市。」
一磚磚堆砌,構築永續未來
根據定義,物聯網專案將會涉及大量的複雜串流資料。Positive Thinking Company 的 Alex Buchwald 表示,企業可能很容易「迷失」在這些資料中,並且還得耗時數週或數月的時間進行微調。
在他的團隊為歐洲首屈一指的磚塊製造商最佳化能源使用率的黑客松專案中,他們使用 SAS Viya 的自動化 AI 和強化學習功能來加快處理所有這些資料的時間表,並獲得有用的概念驗證,有助於打造更永續的製造流程。
Buchwald 表示:「Viya 真的可以加快開發階段,節省大量時間。我們認為能夠找出 AI 驅動的方法來幫助客戶降低能源成本,同時為環境做出貢獻,是一件非常棒的事。」
Buchwald 進一步補充,該專案的一個附加效益是有機會讓較新進的同事,瞭解資料分析生命週期的所有不同階段,並讓他們在端對端專案上獲得實作經驗,為真實世界帶來改變。
他表示:「使用 SAS 可以轉換資料、建立 AI 模型,還可以透過 Python 連接開放式 AI 環境,全都整合在一個平台上。」