協會在SAS考試階段早就吐露了處理大量資訊和複雜能力的能力。 AI 一直是 SAS 平臺的基本組成部分，也是 SAS 平臺表現如此出色以及深度學習）背後不可或缺的動力。 人工智慧通過從它分解的資訊中獲取資訊的能力將自己與不同的資訊檢查階段區分開來。 它是 BI 領域的最新趨勢，因為它能夠使資料檢查階段比以往任何時候都更出色、更高效。 也就是說，重要的是要注意 AI 對 SAS Insightful Applications 來說並不陌生。 說實話，人工智慧和SAS長期以來密不可分，所以我們應該理解SAS在將人工智慧納入其基礎並作為一個獨立的框架時是如何利用人工智慧的。 AI 的真實功能如何？ 最初，有關 AI 如何在 SAS 中執行的快速助手。 AI 計算以三種不同的方式學習：規範學習、獨立學習和半管理學習。
當 AI 計算基於指定資訊並使用戰略、迴歸和角度支援計算 時，就會發生規範的學習。 無輔助學習指的是在未標記的資訊上進行 AI 計算，並使用 K-implies、分組和 PCA 等不同的計算。 然後，在這 澳大利亞手機號碼列表 一點上，有半管理學習的中心地帶，它使用帶有自動編碼器和 TSVM 計算的命名和未標記資訊的混合。 SAS 調查如何與 AI 結合？ SAS AI 計算增強了 SAS 研究，因為它們可以執行多種演算法。 這些計算的一部分包含大腦組織、復發、選擇樹、不規則偏遠地區和傾斜幫助（這只是開始揭示下面的內容！人工智慧也可以進行一些不同的計算。）。 SAS Investigation 包含 AI，出於各種原因使用它。 例如，SAS Venture Digger 利用 AI 執行直接和計算的復發調查。
事實上，SAS Viya 是一個特別靈活的平臺的一個原因是因為它使用 AI 來發送各種 SAS 平臺。 SAS Viya 利用 AI 來處理可能以某種方式延遲結果的複雜問題。 此外，SAS Viya利用平等處理等不同策略來進行資訊分類和處理。 長期以來，AI 一直是 SAS 專案的基本組成部分，既作為 SAS 程式設計的一個特徵，又作為一個旨在進一步增強資料檢查的獨立專案。 人工智慧作為一種獨立的能力說實話，人工智慧計算可以改進資訊收集和調查過程，這意味著資訊審查專家的工作量會減少。 例如，AI 可以利用程式設計程式碼時代和可重用程式碼片段等功能加速有先見之明的研究模型的建立。 通過利用 AI，SAS 考試專家可以更快地執行任務。 例如，自動調整功能可以幫助審查員更快地構建理想的資訊模型。 AI 還可以改進資訊披露和資訊披露過程，幫助您投入更多精力創造知識點，減少調查資訊的時間。
發表於 2023-3-16 17:28:16
