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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.
The `annScore` action scores a data table using a pre-trained artificial neural network model. This is a crucial step after training a model with `annTrain`, allowing you to apply the learned patterns to new data to make predictions. The action can generate various outputs, including predicted values, probabilities for classification tasks, and even the values of hidden layer nodes, which can be useful for feature engineering or model interpretation.
La acción `annScore` del conjunto de acciones `neuralNet` se utiliza para puntuar datos con un modelo de red neuronal artificial previamente entrenado. Esta acción toma un modelo entrenado (desde una tabla CAS) y una tabla de datos de entrada, y genera una tabla de salida con las predicciones. Es una herramienta fundamental en el ciclo de vida del machine learning para aplicar modelos a nuevos datos y evaluar su rendimiento o para la implementación en producción.