Amazon SageMaker Canvas is een krachtige tool aangeboden door Amazon Web Services (AWS) waarmee gebruikers eenvoudig machine learning-modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren. Een van de belangrijkste toepassingen van SageMaker Canvas is het detecteren van afwijkingen in productiegegevens. Afwijkingen kunnen wijzen op fouten of problemen in het productieproces, en vroege detectie kan kostbare stilstand helpen voorkomen en de algehele productkwaliteit verbeteren. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe je Amazon SageMaker Canvas kunt gebruiken om afwijkingen in productiegegevens te detecteren.

Voordat we dieper ingaan op de details van het gebruik van SageMaker Canvas, is het belangrijk om het concept van afwijkingen in productiegegevens te begrijpen. Afwijkingen verwijzen naar gegevenspunten die aanzienlijk afwijken van het verwachte of normale gedrag. In de context van de productie kunnen afwijkingen worden veroorzaakt door verschillende factoren, zoals defecten aan apparatuur, menselijke fouten of veranderingen in grondstoffen. Door deze afwijkingen in realtime te detecteren, kunnen fabrikanten problemen snel identificeren en aanpakken, waardoor de impact op de productie wordt geminimaliseerd.

Om aan de slag te gaan met het gebruik van SageMaker Canvas voor de detectie van afwijkingen, moet u uw productiegegevens in een geschikt formaat voorbereiden en opslaan. Deze gegevens kunnen sensormetingen, procesparameters of andere relevante informatie omvatten die tijdens het productieproces is verzameld. SageMaker Canvas ondersteunt verschillende gegevensformaten, waaronder CSV, JSON en Parquet.

Zodra u uw gegevens gereed heeft, kunt u beginnen met het bouwen van uw anomaliedetectiemodel met SageMaker Canvas. De eerste stap is het maken van een nieuw project in SageMaker Studio, dat een volledig geïntegreerde ontwikkelomgeving biedt voor machine learning-taken. Binnen het project kunt u een nieuwe notebookinstantie maken en een Jupyter-notebook openen om te beginnen met het bouwen van uw model.

In het notitieblok kunt u Python en de SageMaker Python SDK gebruiken voor interactie met SageMaker Canvas. De SDK biedt een API op hoog niveau die het proces van het maken en beheren van machine learning-resources vereenvoudigt. U kunt de SDK installeren door de volgende opdracht in uw notebook uit te voeren:

''
!pip installeer sagemaker
''

Zodra de SDK is geïnstalleerd, kunt u de benodigde bibliotheken importeren en SageMaker Canvas gaan gebruiken. De eerste stap is het maken van een nieuw anomaliedetectiemodel met behulp van de `CreateModel` API. U moet het algoritme opgeven dat moet worden gebruikt voor de detectie van afwijkingen, zoals Random Cut Forest (RCF) of Support Vector Machine (SVM). SageMaker Canvas ondersteunt een breed scala aan algoritmen, zodat u degene kunt kiezen die het beste bij uw gegevens en vereisten past.

Nadat u het model heeft gemaakt, kunt u het trainen met behulp van uw productiegegevens. SageMaker Canvas biedt een eenvoudige interface voor trainingsmodellen, waarmee u de locatie van de invoergegevens, de doelvariabele (in dit geval het anomalielabel) en andere relevante parameters kunt opgeven. Het trainingsproces zorgt automatisch voor de voorverwerking van gegevens, feature-engineering en modeloptimalisatie, waardoor u tijd en moeite bespaart.

Zodra het model is getraind, kunt u het implementeren op een SageMaker-eindpunt om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. Het eindpunt biedt een RESTful API waarmee u in realtime aanvragen kunt verzenden en voorspellingen kunt ontvangen. U kunt deze API integreren met uw productiesystemen of gebruiken voor ad-hocanalyse en probleemoplossing.

Naast realtime detectie van afwijkingen ondersteunt SageMaker Canvas ook batch-inferentie, waardoor u grote hoeveelheden historische gegevens op een kosteneffectieve manier kunt verwerken. U kunt de API `CreateProcessingJob` gebruiken om een ​​verwerkingstaak te maken waarmee uw getrainde model op een batch gegevens wordt uitgevoerd. De resultaten kunnen worden opgeslagen in Amazon S3 of een andere geschikte opslagdienst voor verdere analyse en visualisatie.

Kortom, Amazon SageMaker Canvas is een krachtig hulpmiddel dat het proces van het detecteren van afwijkingen in productiegegevens vereenvoudigt. Door gebruik te maken van machine learning-algoritmen en AWS-infrastructuur kunnen fabrikanten waardevolle inzichten verkrijgen in hun productieprocessen en proactieve maatregelen nemen om de efficiëntie en productkwaliteit te verbeteren. Of het nu gaat om realtime detectie van afwijkingen of batchverwerking van historische gegevens, SageMaker Canvas biedt een uitgebreide oplossing voor fabrikanten die de kracht van machine learning in hun activiteiten willen benutten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: Plato data-intelligentie.
• Bronlink: https://zephyrnet.com/detect-anomalies-in-manufacturing-data-using-amazon-sagemaker-canvas-amazon-web-services/

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://platodata.network/platowire/how-to-use-amazon-sagemaker-canvas-to-detect-anomalies-in-manufacturing-data-amazon-web-services/