Question 1

Est-il possible de définir une longueur minimale pour un format dans SAS CAS ?

Accepted Answer

Oui, le paramètre minL permet de spécifier la longueur minimale, en octets, du format. Cette caractéristique assure que même si une valeur est courte, sa représentation formatée atteindra toujours cette longueur minimale, par exemple, en étant complétée par des caractères de remplissage si le format le permet. La valeur par défaut est -1.

Question 2

Quelle est l'utilité du multiplicateur (mult) pour les formats PICTURE ?

Accepted Answer

Le paramètre mult, dans le contexte des formats PICTURE, permet de spécifier un multiplicateur (une ou plusieurs valeurs doubles) pour la valeur d'entrée. Cela peut être utilisé pour ajuster la valeur avant son formatage, plutôt que de dépendre du calcul automatique basé sur les points décimaux définis dans le format PICTURE lui-même. La valeur par défaut est 0.

Question 3

Peut-on attribuer plusieurs libellés à une même valeur interne avec addFormat ?

Accepted Answer

Oui, en définissant le paramètre multiLabel à TRUE, il est possible d'associer plusieurs libellés (labels) à une seule valeur interne. Cela offre une flexibilité accrue pour représenter la même donnée sous différentes formes textuelles, en fonction du contexte ou des besoins d'analyse. Par défaut, cette option est FALSE.

Question 4

Comment utiliser le paramètre noedit pour les formats PICTURE ?

Accepted Answer

Pour les formats de type PICTURE, le paramètre noedit permet de spécifier un libellé qui sera utilisé lorsque la valeur ne peut pas être formatée selon les règles du format PICTURE. Il agit comme un libellé alternatif ou un message d'erreur pour les valeurs non conformes, offrant une meilleure gestion des cas particuliers.

Question 5

Comment contrôler l'ordre de stockage des valeurs et des plages dans un format ?

Accepted Answer

Le paramètre notSorted, lorsqu'il est défini à TRUE, indique que les valeurs ou les plages du format doivent être stockées dans l'ordre exact où elles ont été définies. Par défaut, SAS CAS trie ces éléments (FALSE), mais cette option permet de conserver un ordre spécifique si cela est nécessaire pour la logique du format ou des raisons métier.

Question 6

Comment ajouter des caractères de préfixe aux formats PICTURE ?

Accepted Answer

Le paramètre prefix est utilisé pour les formats de type PICTURE et permet de définir un ou plusieurs caractères de préfixe. Ces caractères sont ajoutés au début de la valeur formatée, ce qui est utile pour des indicateurs comme les symboles monétaires (par exemple, '€', '$') ou d'autres identificateurs spécifiques.

Question 7

Comment définir des correspondances valeur-libellé ou plage-libellé avec le paramètre ranges ?

Accepted Answer

Le paramètre ranges est crucial pour définir les règles de conversion du format. Il prend une liste de paires valeur=libellé ou plage=libellé. Les plages sont spécifiées sous la forme min-max=libellé. Il est impératif d'utiliser un point (.) comme séparateur décimal pour les valeurs de plage, même si l'affichage final respectera la locale configurée.

Question 8

Comment gérer le remplacement d'un format existant avec l'action addFormat ?

Accepted Answer

Le paramètre replace, lorsqu'il est défini à TRUE (valeur par défaut), permet de remplacer un format existant portant le même nom par la nouvelle définition fournie. Si cette option est à FALSE et qu'un format du même nom existe, l'action échouera, évitant ainsi des modifications involontaires de formats déjà définis.

Question 9

Comment ajouter une couche à un modèle de Deep Learning existant dans SAS Viya ?

Accepted Answer

L'action deepLearn.addLayer est utilisée pour étendre un modèle de Deep Learning existant en y ajoutant une nouvelle couche. Cette fonctionnalité permet de modifier ou d'affiner l'architecture d'un réseau de neurones directement au sein de CAS (Cloud Analytic Services), offrant ainsi une grande flexibilité pour l'expérimentation et l'optimisation des modèles.

Question 10

Quels sont les paramètres obligatoires et principaux pour la définition d'une nouvelle couche via l'action addLayer ?

Accepted Answer

Les paramètres essentiels pour l'action addLayer sont :layer : Ce paramètre, obligatoire, définit le type spécifique de la couche à ajouter (par exemple, BATCHNORM, CONVOLUTION, FULLCONNECT, INPUT, OUTPUT, POOLING, RECURRENT) ainsi que toutes ses configurations spécifiques (dimensions, fonctions d'activation, etc.).modelTable : Ce paramètre, également obligatoire, identifie la table en mémoire qui contient le modèle de Deep Learning existant auquel la nouvelle couche doit être ajoutée.name : Un nom unique qui sera attribué à la nouvelle couche. Ce nom est crucial pour référencer cette couche ultérieurement, notamment pour spécifier les couches sources (via srcLayers) d'autres couches qui en dépendraient.

Question 11

Comment spécifier la table en mémoire du modèle de Deep Learning cible pour l'ajout d'une couche ?

Accepted Answer

Le modèle de Deep Learning cible est désigné par le paramètre modelTable. Il attend une référence à une table en mémoire chargée dans CAS. Vous pouvez l'utiliser sous deux formes :Forme longue : modelTable={name="nom-de-la-table"}Forme raccourcie : modelTable="nom-de-la-table"Des sous-paramètres additionnels permettent de gérer plus finement la table :caslib : Spécifie la caslib (bibliothèque CAS) où se trouve la table. Par défaut, la caslib active est utilisée.computedOnDemand : Si défini à TRUE, les variables calculées sont créées au chargement de la table plutôt qu'au début de l'action. Par défaut, FALSE.computedVars : Liste de variables calculées à créer, avec des détails comme le format, la longueur, le label et le nom.computedVarsProgram : Expression pour chaque variable calculée spécifiée dans computedVars.dataSourceOptions : Options spécifiques à la source de données de la table.importOptions : Paramètres de lecture de la table depuis une source de données (par exemple, fileType).singlePass : Si TRUE, ne crée pas de table transitoire sur le serveur. Peut améliorer l'efficacité mais l'ordre des données peut être instable. Par défaut, FALSE.vars : Spécifie les variables à utiliser dans l'action, avec des détails similaires à computedVars.where : Une expression pour filtrer les données d'entrée.whereTable : Spécifie une table de filtrage pour restreindre les lignes d'entrée.

Question 12

Quelles sont les options de fonctions d'activation disponibles pour les couches d'un réseau de neurones dans SAS Viya ?

Accepted Answer

Les fonctions d'activation, définies par le paramètre act au sein de la configuration de la couche, sont essentielles pour introduire la non-linéarité dans le modèle. Voici les principales options :AUTO : Sélectionne automatiquement la fonction d'activation. Par exemple, RECTIFIER pour les couches convolutionnelles, TANH pour les couches entièrement connectées, IDENTITY pour les couches de pooling, et SOFTMAX pour les couches de sortie de classification.ELU : Fonction Exponential Linear Unit, qui renvoie l'entrée si positive, sinon (exp(t) - 1) * 1.0.FCMP : Permet d'intégrer une fonction d'activation personnalisée définie par l'utilisateur.GELU : Fonction Gaussian Error Linear Unit, calculée comme t*PHI(t) où PHI est la fonction de distribution cumulative normale standard.IDENTITY : Une fonction linéaire simple, t.LEAKY : Une variante de ReLU où x si x >= 0, et 0.1*x si x < 0.LOGISTIC (alias SIGMOID) : Transforme les entrées dans une plage de 0 à 1 (1/(1 + e^(-t))).RECTIFIER (alias RELU) : La fonction Rectified Linear Unit, où 0 si t < 0, sinon t.SOFTPLUS : Une fonction lisse qui est une approximation de ReLU, calculée comme log(1 + e^t).TANH : La tangente hyperbolique, qui transforme les entrées dans une plage de -1 à 1 (1 - 2/(1 + e^(2t))).

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