AWS IoT SiteWise prend désormais en charge le reentraînement des modèles de détection des anomalies
AWS a annoncé aujourd'hui de nouvelles fonctionnalités de détection native des anomalies dans AWS IoT SiteWise. Cette version inclut une reconversion automatique des modèles, des modes de promotion flexibles et des mesures des modèles exposés, tous conçus pour améliorer la fonctionnalité de détection des anomalies.
La fonction de recyclage automatique permet aux modèles d'être automatiquement réentraînés selon un calendrier allant d'un minimum de 30 jours à un maximum d'un an, éliminant ainsi le besoin de reentraîner manuellement les modèles. Cette fonctionnalité garantit que les modèles restent à jour en fonction de l'évolution des conditions ou des configurations de l'équipement, maintenant ainsi des performances optimales au fil du temps.
En outre, les modes de promotion flexibles offrent aux clients le choix entre un modèle de promotion géré par le service et un modèle de promotion géré par le client. La promotion automatique permet à AWS IoT SiteWise d'évaluer et de promouvoir le modèle le plus performant sans intervention du client, tandis que la promotion manuelle permet aux clients de consulter les indicateurs complets et exposés du modèle, notamment la précision, le rappel et l'aire sous la courbe ROC (AUC), avant de décider de la version du modèle à activer. Cette flexibilité permet de choisir entre une approche directe ou une approche de supervision humaine.
La détection des anomalies multivariées est disponible dans les régions AWS USA Est (Virginie du Nord), Europe (Irlande) et Asie-Pacifique (Sydney) où AWS IoT SiteWise est proposé. Pour en savoir plus, consultez le blog de lancement et le Guide de l’utilisateur.