Est-il possible de realiser une inférence bayesienne et de personnaliser l'echantillonneur ?

Oui, l'action propose une suite analytique complète pour l'inférence bayésienne en exploitant la scalabilité des microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. de SAS Viya. En utilisant le paramètre bayes, vous pouvez générer un échantillon de la distribution a posteriori. L'action vous laisse le choix de l'échantillonneur (paramètre sampler) entre l'algorithme classique Random Walk Metropolis (RWM) ou l'algorithme très performant No-U-Turn Sampler (NUTS). Pour configurer précisément ce dernier, vous pourriez utiliser une syntaxe complète telle que bayes={sampler={method='NUTS', nutsOptions={maxHeight=10, massTune='WINDOWED'}}}. Vous pouvez également réclamer divers diagnostics MCMC comme les tests de Geweke ou de Heidelberger-Welch pour valider la convergence.