你知道怎样在Azure machine learning中使用异常检测的方法?.doc
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1、你知道怎样在Azure machine learning中使用异常检测的方法? 正如Azure最新的机器学习服务所显示的那样,机器学习已不再仅仅是关乎视觉和语音。微软在机器学习上押下重注的一个关键部分是,这些技术需要被民主化,并且能够转变为相对容易理解的构建块,以便微软的开发人员能够快速学习并在自己的应用程序中进行使用。这就是Azure认知服务的用武之地。这些服务不需要用户了解ResNet50深度学习神经网络的训练层次,也不需要了解如何使用TensorFlow或Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)来构建学习平台,而仅仅只需要使用API即可。微软已经为这些服务训练
2、了神经网络,并将继续对它们进行优化,还将真实世界的操作用来作为未来改进的基础。与构建和运行您自己的机器学习算法的计算和存储成本相比,它们的使用成本则相对低廉。Azure上的机器学习工具已迅速成为了任何想要向应用程序添加基本人工智能的人的重要资源。需要注意的是它们的使用范围依然是有限的,其重点放在了以下三个关键领域:计算机视觉、文本分析和语音识别。它们都是重要的领域,但它们也只是现代机器学习的一个有限子集而已。Azure认知服务进入了一个新的AI领域幸运的是,第一个探索机器学习在其他方面应用的新认知服务也在最近进入了测试阶段:将异常检测添加到了功能集中。异常检测是一种重要的人工智能工具,用于分析
3、在数据源正常运行特征之外的时间序列数据。这使得它成为了一个非常灵活的工具,因为现代企业拥有大量的流数据,从金融交易到软件日志再到设备遥测。显然,你不应低估使用一个API就可以在所有这些不同的数据源中工作的能力,因为它使构建适当的软件变得更加容易了。正常情况下,异常检测需要足够的时间来设置。您需要使用大量数据来对您的模型进行训练,以确定什么是正常操作,什么是异常操作。这就是信用卡欺诈检测系统是如何建立一个你的消费(以及他们所有客户的习惯)模型,以检测何时使用了被泄密了的卡片,并阻止任何未来的交易,将损失降到最低的。如果要使这种类型的操作成为通用服务,就需要能够为发送到服务的数据类型切换合适的检测
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