Virtual-IT.pl - wirtualizacja cloud computing storage SDx data center
ebook Altaro - The Backup Bible

Chmura napędza sprzedaż serwerów
Chmura napędza sprzedaż serwerów

Rynek serwerów, po kilku latach kurczenia się, od paru kwartałów utrzymuje sporą, dwucyfrową dynamikę sprzedaży. Dzieje się tak na skutek szeregu czynników: wymiany sprzętu na nowy, wykorzystywania serwerów jako podstawowych elementów składowych infrastruktury definiowanej z oprogramo...

Czytaj więcej...

Dziewięć etapów cyberataku na firmę
Dziewięć etapów cyberataku na firmę

Cyberprzestępcy są w stanie w krótkim czasie wykraść z firmowej sieci znaczące ilości cennych danych. Zrozumienie tego, jak przebiega cyberatak i jakie podatności są wykorzystywane przez hakerów, może zminimalizować ryzyko, że firma padnie jego ofiarą. Świadomość tych zagrożeń pozwala organizacjom wdrożyć...

Czytaj więcej...

Cloud Computing motorem innowacji
Cloud Computing motorem innowacji

W ciągu najbliższych trzech lat wydatki na chmury publiczne wzrosną niemal dwukrotnie i wyniosą nawet 370 mld dolarów, donosi najnowszy raport opracowany przez IDC. Szacuje się, że już w 2019 r. osiągną zawrotna kwotę 210 mld. Boom na rozwiązania chmurowe napędza przede wszystkim biznesowa gonitwa za nowymi prod...

Czytaj więcej...

VMware: 5 powodów, które nie pozwolą CIO zapomnieć o chmurze
VMware: 5 powodów, które nie pozwolą CIO zapomnieć o chmurze

Z najnowszego raportu IDC wynika, że w ciągu najbliższych trzech lat wydatki na chmury publiczne wzrosną niemal dwukrotnie i wyniosą nawet 370 mld USD. Szacuje się, że już w 2019 r. osiągną zawrotna kwotę 210 mld. Boom na rozwiązania chmurowe napędza przede wszystkim biznesowa gonitwa za nowymi produktami, usługami ora...

Czytaj więcej...

Fortinet udostępnia bezpłatne szkolenia z zakresu cyberbezpieczeństwa
Fortinet udostępnia bezpłatne szkolenia z zakresu cyberbezpieczeństwa

Fortinet, światowy lider w dziedzinie zintegrowanych i zautomatyzowanych rozwiązań cyberochronnych, bezpłatnie udostępnił pakiet zaawansowanych szkoleń z programu Network Security Expert dotyczących różnych zagadnień z zakresu cyberbezpieczeństwa. Udostępnione 24 szkolenia obejmują takie zagadnienia jak SD-WAN, ...

Czytaj więcej...

15 najlepiej płatnych certyfikacji w 2019 roku
15 najlepiej płatnych certyfikacji w 2019 roku

Bez wątpienia branża IT jest jednym z najmocniej rozwijających się sektorów gospodarki. Firmy dążą do zbudowania coraz lepiej wyedukowanej kadry. Specjaliści muszą nieustannie poszerzać horyzonty by uzyskać awans, brać udział w interesujących projektach, czy też zmienić pracę na lepszą. Posiadanie certyfikat&oac...

Czytaj więcej...

Aktualności

Uczenie maszynowe wpływa na rozwój biznesu

Machine LearningUczenie maszynowe (machine learning) to metoda samouczenia się maszyn w oparciu o analizę danych i odnajdywanie zawartych w nich wzorców, mająca swoje początki na przełomie lat 50. i 60. Technologia ta na dobre zadomowiła się w biznesie i obecnie trudno wyobrazić sobie branżę, w której nie znalazłaby zastosowania. Specjaliści z firmy SAS, lidera analityki biznesowej twierdzą, że rozwój technologii biznesowych można podzielić na dwie ery. Jakie?

Eksperci SAS wyszczególniają ery rozwoju technologii z przed i po wprowadzeniu uczenia maszynowego. Podkreślają jednak oni, że na obecnym etapie rozwoju nie możemy jeszcze mówić o w pełni autonomicznych systemach.

Biznes stawia na uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe ma szczególne zastosowanie wszędzie tam, gdzie przetwarzane są duże ilości danych. Jak wynika z najnowszej edycji badania SAS „The Autonomous Grid. Machine learning and IoT for Utilities”, 63% dostawców prądu, gazu czy wody uważa, że uczenie maszynowe będzie miało kluczowe znaczenie dla ich przyszłego sukcesu biznesowego. Z kolei raport „Digital Banking” podaje, że 35% organizacji finansowych wdrożyło już co najmniej jedno rozwiązanie z zakresu machine learing. Przykładowo, amerykański Seacoast Bank wykorzystuje system SAS Enterprise Miner do określania długookresowej wartości klienta (ang. CLTV - Customer LifeTime Value), na podstawie analizy jego preferencji i historii transakcji. Dzięki temu bank może oszacować jakie zasoby będą potrzebne do jego obsługi, a także odpowiednio dobrać produkty finansowe, które spełnią oczekiwania danej osoby lub organizacji.

Eksperci SAS upatrują sukcesu uczenia maszynowego w niezwykłej elastyczności tej technologii, możliwości adaptacji jej do potrzeb konkretnej organizacji i realiów problemów, w których rozwiązaniu ma pomóc.

"Obecnie uczenie maszynowe to kluczowe narzędzie w portfolio specjalistów na stanowiskach data scientist. Machine learning umożliwia organizacjom z jednej strony identyfikowanie okazji biznesowych, a z drugiej pozwala uniknąć potencjalnych zagrożeń, które mogłyby zostać niedostrzeżone przez człowieka" - mówi Lorry Hardt, Artificial Intelligence and Machine Learning Strategist w SAS.

Liderzy uczenia maszynowego
Firma analityczna Gartner co roku przygotowuje zestawienie liderów rynku platform analitycznych wykorzystujących uczenie maszynowe, zatytułowane „Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms”. W sześciu ostatnich edycjach, wliczając najnowszą z 2019 roku, SAS został sklasyfikowany w kwadrancie liderów raportu. Ewaluacji dokonano na podstawie analizy możliwości rozwiązań SAS Visual Data Mining and Machine Learning oraz SAS Enterprise Miner. Narzędzia te umożliwiają użytkownikom rozwiązywanie złożonych problemów analitycznych, a także podejmowanie szybszych i lepszych decyzji biznesowych.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning działa w oparciu o silnik analityczny SAS Viya. Rozwiązanie zawiera algorytmy statystyczne, uczenia maszynowego, deep learning oraz analizy tekstowej, co przyśpiesza eksplorację danych strukturalnych i niestrukturalnych, jednocześnie umożliwiając wykorzystanie popularnych języków programowania open source. Ujednolica cały proces uczenia maszynowego, od etapu transformacji i przygotowania, aż po wdrożenie.

SAS Enterprise Miner działa na wszystkich typach platform i analizuje każdy rodzaj danych, identyfikując zależności i wzorce. Porządkuje i usprawnia proces data mining, co pozwala na stworzenie dokładnych predykcyjnych i deskrypcyjnych modeli analitycznych, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie niezależnie od tego, jak duża baza danych podlega analizie.

Źródło: SAS Institute

Logowanie i rejestracja