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Comment utiliser Amazon SageMaker Canvas pour détecter les anomalies dans les données de fabrication | Services Web Amazon

Republié par Platon
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Amazon SageMaker Canvas est un outil puissant proposé par Amazon Web Services (AWS) qui permet aux utilisateurs de créer, former et déployer facilement des modèles d'apprentissage automatique. L'une des applications clés de SageMaker Canvas consiste à détecter les anomalies dans les données de fabrication. Les anomalies peuvent être révélatrices de défauts ou de problèmes dans le processus de fabrication, et une détection précoce peut aider à éviter des temps d'arrêt coûteux et à améliorer la qualité globale du produit. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser Amazon SageMaker Canvas pour détecter les anomalies dans les données de fabrication.

Avant de plonger dans les spécificités de l'utilisation de SageMaker Canvas, il est important de comprendre le concept d'anomalies dans les données de fabrication. Les anomalies font référence à des points de données qui s'écartent considérablement du comportement attendu ou normal. Dans le contexte de la fabrication, les anomalies peuvent être provoquées par divers facteurs tels qu’un dysfonctionnement des équipements, une erreur humaine ou encore des changements dans les matières premières. La détection de ces anomalies en temps réel peut aider les fabricants à identifier et à résoudre rapidement les problèmes, minimisant ainsi l'impact sur la production.

Pour commencer à utiliser SageMaker Canvas pour la détection d'anomalies, vous devrez préparer et stocker vos données de fabrication dans un format approprié. Ces données peuvent inclure des lectures de capteurs, des paramètres de processus ou toute autre information pertinente collectée au cours du processus de fabrication. SageMaker Canvas prend en charge divers formats de données, notamment CSV, JSON et Parquet.

Une fois vos données prêtes, vous pouvez commencer à créer votre modèle de détection d'anomalies à l'aide de SageMaker Canvas. La première étape consiste à créer un nouveau projet dans SageMaker Studio, qui fournit un environnement de développement entièrement intégré pour les tâches d'apprentissage automatique. Au sein du projet, vous pouvez créer une nouvelle instance de notebook et ouvrir un notebook Jupyter pour commencer à créer votre modèle.

Dans le notebook, vous pouvez utiliser Python et le SDK SageMaker Python pour interagir avec SageMaker Canvas. Le SDK fournit une API de haut niveau qui simplifie le processus de création et de gestion des ressources d'apprentissage automatique. Vous pouvez installer le SDK en exécutant la commande suivante dans votre notebook :

“`
!pip installer sagemaker
“`

Une fois le SDK installé, vous pouvez importer les bibliothèques nécessaires et commencer à utiliser SageMaker Canvas. La première étape consiste à créer un nouveau modèle de détection d'anomalies à l'aide de l'API `CreateModel`. Vous devrez spécifier l'algorithme à utiliser pour la détection des anomalies, tel que Random Cut Forest (RCF) ou Support Vector Machine (SVM). SageMaker Canvas prend en charge un large éventail d'algorithmes, vous permettant de choisir celui qui correspond le mieux à vos données et à vos besoins.

Après avoir créé le modèle, vous pouvez l'entraîner à l'aide de vos données de fabrication. SageMaker Canvas fournit une interface simple pour la formation des modèles, vous permettant de spécifier l'emplacement des données d'entrée, la variable cible (dans ce cas, l'étiquette de l'anomalie) et d'autres paramètres pertinents. Le processus de formation gérera automatiquement le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités et l'optimisation du modèle, ce qui vous fera gagner du temps et des efforts.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer sur un point de terminaison SageMaker pour commencer à faire des prédictions sur de nouvelles données. Le point de terminaison fournit une API RESTful qui vous permet d'envoyer des requêtes et de recevoir des prédictions en temps réel. Vous pouvez intégrer cette API à vos systèmes de fabrication ou l'utiliser pour une analyse et un dépannage ad hoc.

En plus de la détection des anomalies en temps réel, SageMaker Canvas prend également en charge l'inférence par lots, ce qui vous permet de traiter de grands volumes de données historiques de manière rentable. Vous pouvez utiliser l'API « CreateProcessingJob » pour créer une tâche de traitement qui exécute votre modèle entraîné sur un lot de données. Les résultats peuvent être stockés dans Amazon S3 ou tout autre service de stockage approprié pour une analyse et une visualisation plus approfondies.

En conclusion, Amazon SageMaker Canvas est un outil puissant qui simplifie le processus de détection des anomalies dans les données de fabrication. En tirant parti des algorithmes d'apprentissage automatique et de l'infrastructure AWS, les fabricants peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs processus de production et prendre des mesures proactives pour améliorer l'efficacité et la qualité des produits. Qu'il s'agisse de détection d'anomalies en temps réel ou de traitement par lots de données historiques, SageMaker Canvas fournit une solution complète aux fabricants cherchant à exploiter la puissance de l'apprentissage automatique dans leurs opérations.

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