Comment transformer vos données temporelles complexes en prédictions fiables avec les Réseaux Bayésiens Dynamiques ?

L'action dynBnet est le moteur de calcul haute performance de SAS Viya dédié à la 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. probabiliste temporelle. En utilisant les Réseaux Bayésiens Dynamiques, elle permet de calculer l'évolution des croyances sur 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. critiques tout au long d'une séquence temporelle. Contrairement aux modèles statiques, cette action traite les dépendances entre les pas de temps en s'appuyant sur le plan de données 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.. L'utilisateur définit la structure du réseau via le paramètre links, spécifiant les relations parent-enfant sur deux périodes consécutives, ce qui permet de capturer la dynamique interne des systèmes complexes, qu'ils soient financiers, biologiques ou industriels.