Machine Learning con SAS
SAS cubre el ciclo completo de machine learning: desde la preparación hasta el despliegue del modelo.
Herramientas
- Model Studio: interfaz visual de pipelines de ML.
- PROC clásicos: regresión, árboles, bosques, boosting.
- AutoML: selección automática de modelos.
- Despliegue: publicar modelos como APIs (MAS).
Flujo típico
- Preparar datos (DATA step / pipelines).
- Explorar y dividir train/test.
- Entrenar y comparar modelos.
- Evaluar (matriz de confusión, AUC, etc.).
- Desplegar y monitorear.
CONEXIÓN CON INT
el flujo es idéntico al que hacemos con Python (curso de Fundamentos IA/ML). Lo que cambia es la herramienta, no la lógica.
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