Voir la documentation de annCode
La acción `annTrain` entrena una red neuronal artificial. Permite definir la arquitectura de la red (como MLP, GLIM), especificar las funciones de activación y de combinación, y configurar el proceso de optimización utilizando diversos algoritmos como LBFGS o SGD. Esta acción es fundamental para construir y ajustar modelos de redes neuronales sobre datos en CAS.
L'action `annTrain` du jeu d'actions `neuralNet` est un outil puissant pour entraîner des réseaux de neurones artificiels (ANN) dans SAS Viya. Elle permet de construire et d'optimiser des modèles prédictifs pour des tâches de classification et de régression. Cette action supporte diverses architectures, y compris les perceptrons multicouches (MLP) et les modèles linéaires généralisés (GLIM), offrant une flexibilité pour modéliser des relations complexes dans les données. Elle intègre des fonctionnalités avancées telles que la régularisation, le dropout, et plusieurs algorithmes d'optimisation (SGD, L-BFGS, ADAM) pour améliorer la performance et éviter le surajustement. L'action peut également générer du code de scoring SAS pour déployer facilement le modèle entraîné.
Die Aktion `annScore` im `neuralNet`-Aktionssatz wird verwendet, um eine Datentabelle unter Verwendung eines zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netzwerkmodells zu bewerten. Diese Aktion nimmt ein trainiertes Modell (gespeichert in einer CAS-Tabelle) und eine Eingabetabelle und erzeugt eine Ausgabetabelle, die die vorhergesagten Werte enthält. Sie ist ein wesentlicher Schritt im Machine-Learning-Workflow, um die Leistung eines Modells auf neuen Daten zu bewerten oder Vorhersagen für die Produktion zu generieren.