Episódio
Práticas recomendadas do Detector de anomalias v1.0
Em nossos dois últimos episódios, aprendemos um pouco sobre o serviço Azure Anomaly Detector . Primeiro aprendemos um pouco sobre o que é e como pode ser usado. Em seguida, procuramos trazer o serviço para o local usando contêineres. Como acontece com qualquer serviço deste tipo, às vezes é preciso um pequeno ajuste para levar as coisas para o próximo nível. Neste episódio , Qun Ying dá três dicas incríveis que ajudarão quando projetarmos nossa arquitetura de aplicativo de monitoramento.
Saiba mais!
- Confira a demo legal neste episódio
- Encontre a documentação detalhada sobre as melhores práticas
- Confira a visão geral do serviço de API
- Criar seu primeiro recurso Detector de Anomalias no Azure
- Junte-se à visualização dos contêineres do detector de anomalias
- Junte-se à comunidade pública "Anomaly Detector Advisors" para se conectar com a equipe de produto e outros membros da comunidade
Avançar:
- [00:46] Dica 1: Modo de lote versus modo de streaming no Detector de Anomalias.
- [02:76] Dica 2: Como detectar anomalias a partir de streaming de dados de séries temporais com o Detector de Anomalias?
- [05:00] Uma demonstração interativa da detecção de anomalias de streaming.
- [06:36] Código Python de detecção de anomalias de streaming com APIs do Detector de Anomalias.
- [07:39] Dica 3: Como pré-processar dados para APIs do Detector de Anomalias?
- [08:00] E se a série temporal de entrada não for distribuída uniformemente?
- [09:04] Como melhorar a precisão se os dados têm padrões sazonais?
Os links favoritos do AI Show:
Em nossos dois últimos episódios, aprendemos um pouco sobre o serviço Azure Anomaly Detector . Primeiro aprendemos um pouco sobre o que é e como pode ser usado. Em seguida, procuramos trazer o serviço para o local usando contêineres. Como acontece com qualquer serviço deste tipo, às vezes é preciso um pequeno ajuste para levar as coisas para o próximo nível. Neste episódio , Qun Ying dá três dicas incríveis que ajudarão quando projetarmos nossa arquitetura de aplicativo de monitoramento.
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- [02:76] Dica 2: Como detectar anomalias a partir de streaming de dados de séries temporais com o Detector de Anomalias?
- [05:00] Uma demonstração interativa da detecção de anomalias de streaming.
- [06:36] Código Python de detecção de anomalias de streaming com APIs do Detector de Anomalias.
- [07:39] Dica 3: Como pré-processar dados para APIs do Detector de Anomalias?
- [08:00] E se a série temporal de entrada não for distribuída uniformemente?
- [09:04] Como melhorar a precisão se os dados têm padrões sazonais?
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