AWS IoT SiteWise ahora admite el reentrenamiento de los modelos de detección de anomalías
Hoy, AWS anunció nuevas capacidades para la detección nativa de anomalías en AWS IoT SiteWise. Esta versión incluye el reentrenamiento automatizado de modelos, modos de promoción flexibles y métricas de modelos expuestas, todo ello diseñado para mejorar la característica de detección de anomalías.
La capacidad de reentrenamiento automatizado permite que los modelos se vuelvan a entrenar automáticamente según un cronograma que va desde un mínimo de 30 días hasta un máximo de un año. Esto evita la necesidad de volver a entrenar los modelos manualmente. Esta característica garantiza que los modelos se mantengan actualizados con las condiciones o configuraciones cambiantes del equipo, manteniendo así un rendimiento óptimo a lo largo del tiempo.
Además, los modos de promoción flexibles permiten a los clientes elegir entre un modelo de promoción administrado por el servicio o por el cliente. La promoción automática permite a AWS IoT SiteWise evaluar y promover el modelo con mejor rendimiento sin la intervención del cliente, mientras que la promoción manual permite que los clientes revisen las métricas exhaustivas y expuestas del modelo, incluidas la precisión, la recuperación y el área bajo la curva ROC (AUC), antes de decidir qué versión del modelo activar. Esta flexibilidad permite elegir entre un enfoque de monitoreo humano o intervencionista.
La detección de anomalías multivariantes está disponible en las regiones de AWS este de EE. UU. (norte de Virginia), Europa (Irlanda) y Asia-Pacífico (Sídney), donde se ofrece AWS IoT SiteWise. Para obtener más información, lea el blog de lanzamiento y la guía del usuario.