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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.
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 `annScore` est utilisée pour évaluer (scorer) une table de données en utilisant un modèle de réseau de neurones artificiels préalablement entraîné. Elle applique le modèle stocké dans une table de modèle sur une nouvelle table de données pour générer des prédictions. Cette action est une étape cruciale dans le cycle de vie du machine learning, permettant de déployer un modèle pour faire des inférences sur de nouvelles données.