Megosztás a következőn keresztül:

Oktatóanyag: Anomáliadetektálás az Azure AI-szolgáltatásokkal

  • Cikk

Ebben az oktatóanyagban megtudhatja, hogyan bővítheti adatait egyszerűen az Azure Synapse Analyticsben azure AI-szolgáltatásokkal. Az Azure AI-anomáliadetektor fogja használni az anomáliák kereséséhez. A Azure Synapse felhasználója egyszerűen kiválaszthat egy táblázatot, a rendellenességek észleléséhez.

Ez az oktatóanyag az alábbiakkal foglalkozik:

  • Az idősoradatokat tartalmazó Spark-tábla adatkészletének lekérésének lépései.
  • Varázslóélmény használata Azure Synapse az adatok anomáliadetektor használatával történő bővítéséhez.

Ha nem rendelkezik Azure-előfizetéssel, a kezdés előtt hozzon létre egy ingyenes fiókot.

Előfeltételek

Jelentkezzen be az Azure Portalra

Jelentkezzen be az Azure Portalra.

Spark-tábla létrehozása

Ehhez az oktatóanyaghoz Szüksége lesz egy Spark-táblára.

Hozzon létre egy PySpark-jegyzetfüzetet, és futtassa a következő kódot.

from pyspark.sql.functions import lit

df = spark.createDataFrame([
    ("1972-01-01T00:00:00Z", 826.0),
    ("1972-02-01T00:00:00Z", 799.0),
    ("1972-03-01T00:00:00Z", 890.0),
    ("1972-04-01T00:00:00Z", 900.0),
    ("1972-05-01T00:00:00Z", 766.0),
    ("1972-06-01T00:00:00Z", 805.0),
    ("1972-07-01T00:00:00Z", 821.0),
    ("1972-08-01T00:00:00Z", 20000.0),
    ("1972-09-01T00:00:00Z", 883.0),
    ("1972-10-01T00:00:00Z", 898.0),
    ("1972-11-01T00:00:00Z", 957.0),
    ("1972-12-01T00:00:00Z", 924.0),
    ("1973-01-01T00:00:00Z", 881.0),
    ("1973-02-01T00:00:00Z", 837.0),
    ("1973-03-01T00:00:00Z", 9000.0)
], ["timestamp", "value"]).withColumn("group", lit("series1"))

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("anomaly_detector_testing_data")

Ekkor megjelenik egy anomaly_detector_testing_data nevű Spark-tábla az alapértelmezett Spark-adatbázisban.

Az Azure AI-szolgáltatások varázslójának megnyitása

  1. Kattintson a jobb gombbal az előző lépésben létrehozott Spark-táblára. Válassza a Machine LearningPredict with a model (Gépi tanulás > előrejelzése modellel) lehetőséget a varázsló megnyitásához.

    Képernyőkép a pontozási varázsló megnyitására szolgáló kijelölésekről.

  2. Megjelenik egy konfigurációs panel, és a rendszer megkéri, hogy válasszon ki egy előre betanított modellt. Válassza a anomáliadetektor lehetőséget.

    Képernyőkép a anomáliadetektor modellként való kiválasztásáról.

Anomáliadetektor konfigurálása

Adja meg a következő adatokat a anomáliadetektor konfigurálásához:

  • Azure Cognitive Services társított szolgáltatás: Az előfeltétel-lépések részeként létrehozott egy társított szolgáltatást az Azure AI-szolgáltatáshoz. Válassza ki itt.

  • Részletesség: Az adatok mintavételi gyakorisága. Válassza a havonta lehetőséget.

  • Időbélyegző oszlop: Az adatsor időpontját jelölő oszlop. Válassza az időbélyeget (sztring).

  • Idősor értékoszlopa: Az az oszlop, amely az adatsor értékét jelöli az Időbélyeg oszlop által megadott időpontban. Válassza az érték (dupla) lehetőséget.

  • Csoportosítási oszlop: Az adatsort csoportosító oszlop. Vagyis az oszlopban azonos értékkel rendelkező összes sornak egy idősort kell alkotnia. Válassza a csoport (sztring) lehetőséget.

Ha elkészült, válassza a Jegyzetfüzet megnyitása lehetőséget. Ez létrehoz egy jegyzetfüzetet PySpark-kóddal, amely az Azure AI-szolgáltatásokat használja az anomáliák észleléséhez.

Képernyőkép a anomáliadetektor konfigurációs részleteiről.

A notebook futtatása

Az imént megnyitott jegyzetfüzet a SynapseML-kódtár használatával csatlakozik az Azure AI-szolgáltatásokhoz. A megadott Azure AI-szolgáltatások társított szolgáltatása lehetővé teszi, hogy biztonságosan hivatkozzon az Azure AI-szolgáltatásra ebből a felületből anélkül, hogy titkos kulcsokat fedne fel.

Mostantól az összes cellát futtathatja az anomáliadetektáláshoz. Válassza az Összes futtatása lehetőséget. További információ az Azure AI-szolgáltatások anomáliadetektor.

Képernyőkép az anomáliadetektálásról.

Következő lépések