L'action deepcausal redéfinit l'analyse d'impact en combinant la rigueur de l'économétrie avec la puissance prédictive du Deep LearningSous-ensemble du Machine Learning basé sur des réseaux de neurones artificiels profonds. Il excelle dans l'extraction automatique de motifs complexes depuis des données brutes (images, texte, son). au sein de l'architecture distribuée Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle.. Concrètement, cette action déploie une double modélisationProcessus de création de structures mathématiques ou statistiques sur SAS Viya pour prédire des comportements, classifier des données ou identifier des tendances à partir de jeux de données CAS. simultanée de l'information :
- Un modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). de score de propension pour le traitement métier ou la politique envisagée.
- Un modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). de prédiction du résultat final attendu.
En automatisant l'ajustement de ces deux réseaux de neurones profonds, vous pouvez isoler le véritable impact causal d'une politique commerciale, en éliminant les biais de confusion souvent présents dans les données d'observation massives.
