Comment optimiser la précision de vos segmentations avec le moteur d'inférence VB ?

L'action utilise l'inférence Variational Bayesian (VB) pour estimer les paramètres 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).. Ce processus itératif est piloté par des paramètres techniques configurables tels que inference={method='VB', maxVbIter=100, threshold=0.01}. En ajustant le nombre maximal d'itérations et le seuil de convergence, les architectes de solutions garantissent un équilibre optimal entre la précision statistique 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). et les ressources de calcul consommées par 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. du plan de données de SAS Viya.