Episodio
Rilevamento anomalie nei dati di streaming con Azure Databricks
Negli episodi precedenti di AI Show, abbiamo appreso tutto sul rilevatore anomalie di Azure, su come portare il servizio in locale e alcuni suggerimenti e consigli fantastici per ottenere il servizio per funzionare correttamente. In questo episodio di AI Show Qun Ying viene illustrato come creare una soluzione end-to-end usando il Rilevamento anomalie e Azure Databricks. Questa demo dettagliata rileva anomalie numeriche dai dati di streaming provenienti da Hub eventi di Azure.
Collegamenti aggiuntivi alle informazioni:
- Scopri una demo semplice
- Vedere la panoramica del servizio API
- Creare la prima risorsa Rilevamento anomalie in Azure
- Aggiungere l'anteprima dei contenitori Rilevamento anomalie
- Partecipare alla community pubblica di "Rilevamento anomalie Advisor" per connettersi con il team del prodotto e altri membri della community
Ri-visita la tua parte preferita del video:
- [00:74] Il problema aziendale della soluzione demo.
- [01:18] Architettura della soluzione.
- [02:25] Prerequisiti della soluzione e configurazione delle risorse.
- [06:11] Procedura dettagliata per l'invio di tweet a Hub eventi.
- [07:08] Procedura dettagliata per la lettura di tweet da Hub eventi.
- [09:25] Procedura dettagliata per l'aggregazione dei dati e l'archiviazione in delta.
- [11:28] Procedura dettagliata del rilevamento anomalie con Rilevamento anomalie.
Collegamenti preferiti di AI Show:
- Non perdere nuovi episodi, iscriversi allo show di intelligenza artificiale
- Creare un account gratuito (Azure)
- Segui Seth su Twitter
- Blog sull'intelligenza artificiale
- Machine Learning veloce
- Notizie MIT | Intelligenza artificiale
- Medio | Francesca Lazzeri
- Deep Learning e Machine Learning
- Segui Channel 9 su Twitter
Negli episodi precedenti di AI Show, abbiamo appreso tutto sul rilevatore anomalie di Azure, su come portare il servizio in locale e alcuni suggerimenti e consigli fantastici per ottenere il servizio per funzionare correttamente. In questo episodio di AI Show Qun Ying viene illustrato come creare una soluzione end-to-end usando il Rilevamento anomalie e Azure Databricks. Questa demo dettagliata rileva anomalie numeriche dai dati di streaming provenienti da Hub eventi di Azure.
Collegamenti aggiuntivi alle informazioni:
- Scopri una demo semplice
- Vedere la panoramica del servizio API
- Creare la prima risorsa Rilevamento anomalie in Azure
- Aggiungere l'anteprima dei contenitori Rilevamento anomalie
- Partecipare alla community pubblica di "Rilevamento anomalie Advisor" per connettersi con il team del prodotto e altri membri della community
Ri-visita la tua parte preferita del video:
- [00:74] Il problema aziendale della soluzione demo.
- [01:18] Architettura della soluzione.
- [02:25] Prerequisiti della soluzione e configurazione delle risorse.
- [06:11] Procedura dettagliata per l'invio di tweet a Hub eventi.
- [07:08] Procedura dettagliata per la lettura di tweet da Hub eventi.
- [09:25] Procedura dettagliata per l'aggregazione dei dati e l'archiviazione in delta.
- [11:28] Procedura dettagliata del rilevamento anomalie con Rilevamento anomalie.
Collegamenti preferiti di AI Show:
- Non perdere nuovi episodi, iscriversi allo show di intelligenza artificiale
- Creare un account gratuito (Azure)
- Segui Seth su Twitter
- Blog sull'intelligenza artificiale
- Machine Learning veloce
- Notizie MIT | Intelligenza artificiale
- Medio | Francesca Lazzeri
- Deep Learning e Machine Learning
- Segui Channel 9 su Twitter
Per inviare suggerimenti, Invia un problema qui.