L action gbtreeTrain facilite le déploiement grâce au paramètre saveState. Ce dernier génère une table Analytic StoreFormat binaire (ASTORE) sauvegardant l'état d'un modèle de Machine Learning entraîné dans SAS Viya pour permettre son déploiement et son exécution rapide sur de nouvelles données. (ou aStoreFichier binaire compact contenant la logique d'un modèle entraîné (analytique de score). Il permet de déployer et d'exécuter des modèles complexes de manière portable et ultra-rapide dans SAS Viya.), qui encapsule toute la logique du 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)., y compris les transformations de données. Ce fichier binaire peut ensuite être utilisé par l action astoreFichier binaire compact contenant la logique d'un modèle entraîné (analytique de score). Il permet de déployer et d'exécuter des modèles complexes de manière portable et ultra-rapide dans SAS Viya..score ou exporté vers des conteneurs de scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. via les 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, permettant un passage fluide de la phase d entraînement à la mise en production industrielle sans recodage manuel.
Comment exporter vos modèles vers des systèmes de scoring en temps réel ?
Exemples pour l'action gbtreeTrain
Entraînement de base
Un exemple minimal pour lancer votre premier boosting sur la variable 'BAD'.
Boosting optimisé avec régularisation et importance des variables
Ici, on passe aux choses sérieuses : 100 arbres, un taux d'apprentissage de 0.05, de la régularisation Ridge et le calcul de l'importance des variables.