O Amazon SageMaker Canvas é uma ferramenta poderosa oferecida pela Amazon Web Services (AWS) que permite aos usuários criar, treinar e implantar facilmente modelos de machine learning. Uma das principais aplicações do SageMaker Canvas é a detecção de anomalias em dados de fabricação. As anomalias podem ser indicativas de falhas ou problemas no processo de fabricação, e a detecção precoce pode ajudar a evitar paralisações dispendiosas e melhorar a qualidade geral do produto. Neste artigo, exploraremos como usar o Amazon SageMaker Canvas para detectar anomalias em dados de fabricação.

Antes de mergulhar nas especificidades do uso do SageMaker Canvas, é importante compreender o conceito de anomalias nos dados de fabricação. As anomalias referem-se a pontos de dados que se desviam significativamente do comportamento esperado ou normal. No contexto da fabricação, as anomalias podem ser causadas por diversos fatores, como mau funcionamento do equipamento, erro humano ou alterações nas matérias-primas. A detecção dessas anomalias em tempo real pode ajudar os fabricantes a identificar e resolver problemas prontamente, minimizando o impacto na produção.

Para começar a usar o SageMaker Canvas para detecção de anomalias, você precisará ter seus dados de fabricação preparados e armazenados em um formato adequado. Esses dados podem incluir leituras de sensores, parâmetros de processo ou qualquer outra informação relevante coletada durante o processo de fabricação. SageMaker Canvas oferece suporte a vários formatos de dados, incluindo CSV, JSON e Parquet.

Depois de ter seus dados prontos, você pode começar a construir seu modelo de detecção de anomalias usando o SageMaker Canvas. A primeira etapa é criar um novo projeto no SageMaker Studio, que fornece um ambiente de desenvolvimento totalmente integrado para tarefas de aprendizado de máquina. Dentro do projeto, você pode criar uma nova instância de notebook e abrir um notebook Jupyter para começar a construir seu modelo.

No notebook, você pode usar Python e o SageMaker Python SDK para interagir com o SageMaker Canvas. O SDK fornece uma API de alto nível que simplifica o processo de criação e gerenciamento de recursos de aprendizado de máquina. Você pode instalar o SDK executando o seguinte comando em seu notebook:

""
!pip instalar sagemaker
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Depois que o SDK estiver instalado, você poderá importar as bibliotecas necessárias e começar a usar o SageMaker Canvas. A primeira etapa é criar um novo modelo de detecção de anomalias usando a API `CreateModel`. Você precisará especificar o algoritmo a ser usado para detecção de anomalias, como Random Cut Forest (RCF) ou Support Vector Machine (SVM). O SageMaker Canvas oferece suporte a uma ampla variedade de algoritmos, permitindo que você escolha aquele que melhor se adapta aos seus dados e requisitos.

Depois de criar o modelo, você poderá treiná-lo usando seus dados de fabricação. O SageMaker Canvas fornece uma interface simples para modelos de treinamento, permitindo especificar a localização dos dados de entrada, a variável de destino (neste caso, o rótulo da anomalia) e outros parâmetros relevantes. O processo de treinamento cuidará automaticamente do pré-processamento de dados, engenharia de recursos e otimização de modelo, economizando tempo e esforço.

Depois que o modelo for treinado, você poderá implantá-lo em um endpoint do SageMaker para começar a fazer previsões sobre novos dados. O endpoint fornece uma API RESTful que permite enviar solicitações e receber previsões em tempo real. Você pode integrar essa API aos seus sistemas de fabricação ou usá-la para análise ad hoc e solução de problemas.

Além da detecção de anomalias em tempo real, o SageMaker Canvas também suporta inferência em lote, o que permite processar grandes volumes de dados históricos de maneira econômica. Você pode usar a API `CreateProcessingJob` para criar um trabalho de processamento que executa seu modelo treinado em um lote de dados. Os resultados podem ser armazenados no Amazon S3 ou em qualquer outro serviço de armazenamento adequado para posterior análise e visualização.

Concluindo, o Amazon SageMaker Canvas é uma ferramenta poderosa que simplifica o processo de detecção de anomalias em dados de fabricação. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina e a infraestrutura da AWS, os fabricantes podem obter insights valiosos sobre seus processos de produção e tomar medidas proativas para melhorar a eficiência e a qualidade do produto. Seja na detecção de anomalias em tempo real ou no processamento em lote de dados históricos, o SageMaker Canvas oferece uma solução abrangente para fabricantes que buscam aproveitar o poder do aprendizado de máquina em suas operações.

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• Fonte: Platão Inteligência de Dados.
• Link da fonte: https://zephyrnet.com/detect-anomalies-in-manufacturing-data-using-amazon-sagemaker-canvas-amazon-web-services/

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• Fonte: https://platodata.network/platowire/how-to-use-amazon-sagemaker-canvas-to-detect-anomalies-in-manufacturing-data-amazon-web-services/