Épisode

Présentation du détecteur d’anomalies Azure

AI Show

Des choses se produisent !! Dans cet épisode de l’IA Show, nous examinons un moyen simple de détecter les anomalies qui peuvent se produire dans vos données. Savoir quand quelque chose sort du rail est incroyablement important et maintenant facilement fait avec un simple appel d’API ! J’ai certainement été impressionné par le détecteur d’anomalies Azure alimenté par l’IA et j’espère qu’il vous inspire aussi. Pour plus d'informations, consultez les rubriques suivantes :

  • Consultez la vue d’ensemble du service d’API sur https://aka.ms/AnomalyDetector.
  • Créez votre première ressource Détecteur d’anomalies sur Azure : https://aka.ms/adNew.
  • Recherchez la démonstration Azure Notebook sur https://aka.ms/adNotebook (n’oubliez pas d’annuler case activée « Public » lorsque vous clonez vos instances).
  • Consultez notre prochain épisode « Bring Anomaly Detector on-premises with containers support » pour la prise en charge des conteneurs. Joindre les conteneurs détecteurs d’anomalies en préversion via https://aka.ms/adContainer.
  • Rejoignez la communauté publique « Détecteurs d’anomalies » pour communiquer avec l’équipe produit et d’autres membres de la communauté via https://aka.ms/adAdvisorsJoin.

Re-visitez votre partie préférée de la vidéo :

  • [00 :42] Vue d’ensemble du service Détecteur d’anomalies.
  • [00 :70] Quels sont les cas d’usage du détecteur d’anomalies ?
  • [02 :30] Quels sont les défis techniques liés à la détection des anomalies à partir de données de série chronologique ?
  • [04 :00] Comment le détecteur d’anomalies répond-il aux défis ?
  • [06 :57] Démonstration d’un bloc-notes Jupyter de détecteur d’anomalies.

Pour en savoir plus:

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