AWS IoT SiteWise теперь поддерживает переобучение моделей обнаружения аномалий
Сегодня AWS анонсирует новые возможности встроенного обнаружения аномалий в AWS IoT SiteWise. Этот выпуск включает автоматическое переобучение моделей, гибкие режимы продвижения и открытые метрики моделей, призванные улучшить функцию обнаружения аномалий.
Возможность автоматического переобучения позволяет переобучать модели автоматически по графику на период от 30 дней до года, что устраняет необходимость выполнять эту процедуру вручную. Данная функция поддерживает актуальность моделей при изменяющихся условиях и конфигурациях оборудования, сохраняя оптимальную производительность с течением времени.
Помимо этого, гибкие режимы продвижения позволяют клиентам выбирать, будет ли продвижение моделей управляться сервисом или самим клиентом. Автоматическое продвижение позволяет AWS IoT SiteWise оценивать и продвигать наиболее эффективную модель без вмешательства клиента, тогда как ручное продвижение позволяет клиентам анализировать комплексные открытые метрики по моделям, включая их точность, полноту и площадь под ROC-кривой (AUC), прежде чем принимать решение о том, какую версию модели активировать. Такая гибкость обеспечивает возможность выбора между подходами, основанными на принципе невмешательства или надзоре со стороны человека.
Многомерное обнаружение аномалий доступно в следующих регионах AWS, где предлагается AWS IoT SiteWise: Восток США (Северная Вирджиния), Европа (Ирландия) и Азиатско-Тихоокеанский регион (Сидней). Чтобы узнать больше, ознакомьтесь со статьей блога о запуске и руководством пользователя.