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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.
The annCode action generates SAS DATA step scoring code from a trained artificial neural network model. This allows for the deployment of the model outside of the CAS environment, enabling scoring of new data in traditional SAS environments. The generated code can be saved to a CAS table for further use.
The `annTrain` action, part of the `neuralNet` action set, is used to train an artificial neural network (ANN) in SAS Viya. This process involves adjusting the network's weights based on a given dataset to minimize prediction errors. The action supports various architectures like Multi-Layer Perceptrons (MLP), Generalized Linear Models (GLIM), and direct connection models. It offers extensive customization options, including different activation functions, optimization algorithms (like LBFGS and SGD), and data standardization methods, making it a versatile tool for building predictive models.