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Die Aktion `neuralNet.annTrain` ist ein leistungsstarkes Werkzeug innerhalb von SAS Viya, das zum Trainieren künstlicher neuronaler Netzwerke (KNN) verwendet wird. Sie ermöglicht es Benutzern, verschiedene Architekturen wie Mehrschicht-Perzeptrone (MLP), verallgemeinerte lineare Modelle (GLIM) und direkte Architekturen zu erstellen und zu optimieren. Diese Aktion ist von grundlegender Bedeutung für Aufgaben des überwachten Lernens, einschließlich Klassifizierung und Regression, und unterstützt auch das unüberwachte Lernen durch Autoencoding zur Dimensionsreduktion. Sie bietet eine breite Palette von anpassbaren Parametern, einschließlich Aktivierungsfunktionen, Optimierungsalgorithmen (z. B. L-BFGS, SGD), Regularisierungstechniken und Methoden zur Behandlung fehlender Werte, was eine feinkörnige Kontrolle über den Trainingsprozess ermöglicht.
La acción annCode genera código de puntuación del DATA step de SAS a partir de un modelo de red neuronal artificial entrenado previamente con la acción annTrain. Este código puede ser utilizado para puntuar nuevos datos en entornos SAS tradicionales, permitiendo la implementación del modelo fuera del entorno de CAS.
Erzeugt DATA-Step-Scoring-Code aus einem künstlichen neuronalen Netzwerkmodell. Diese Aktion ist entscheidend für die Operationalisierung von Modellen, da sie es ermöglicht, das trainierte Modell in eine portable und wiederverwendbare Form zu konvertieren, die in verschiedenen SAS-Umgebungen zur Bewertung neuer Daten ohne die Notwendigkeit der CAS-Umgebung ausgeführt werden kann.