Oui, l'architecture orientée services de SAS Viya facilite ce type de pipelineChaîne de flux de données automatisée intégrant prétraitement, sélection de variables et modèles supervisés pour comparer leurs performances et déployer le meilleur candidat dans SAS Viya.. L'action vous permet d'orienter vos résultats selon deux axes distincts en fonction des besoins de vos applications avals.
Si vous avez besoin des données dans leur échelle d'origine, vous utiliserez outempirical. Mais si votre objectif est d'alimenter un autre algorithme de Machine LearningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle. ou un outil de tarification externe nécessitant des variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. standardisées, vous devez capturer les résultats via le paramètre outuniform. Ces tables seront créées instantanément en mémoire, prêtes à être consommées par d'autres processus analytiques de votre écosystème.
