L'action dsAutoMl est le moteur central du Data Science Pilot. Elle permet d'automatiser l'intégralité du cycle de vie d'un projet 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., de l'exploration initiale des données à la sélection du meilleur 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).. En s'appuyant sur la puissance de calcul distribué de CAS 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., elle explore simultanément des centaines de combinaisons de transformations de 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. et d'algorithmes.
Pour les entreprises, cela signifie un gain de temps considérable : au lieu de tester manuellement chaque 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., les analystes reçoivent un classement des meilleures stratégies prédictives basées sur des métriques métier rigoureuses. L'action ne se contente pas de trouver 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)., elle génère un véritable plan de données optimisé et prêt pour le déploiement.