Amazon SageMaker Canvas, Amazon Web Services (AWS) tarafından sunulan ve kullanıcıların makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan güçlü bir araçtır. SageMaker Canvas'ın temel uygulamalarından biri üretim verilerindeki anormallikleri tespit etmektir. Anormallikler üretim sürecindeki hataların veya sorunların göstergesi olabilir ve erken tespit, maliyetli arıza sürelerinin önlenmesine ve genel ürün kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Bu makalede, üretim verilerindeki anormallikleri tespit etmek için Amazon SageMaker Canvas'ın nasıl kullanılacağını inceleyeceğiz.
SageMaker Canvas kullanımının ayrıntılarına dalmadan önce üretim verilerindeki anormallik kavramını anlamak önemlidir. Anomaliler, beklenen veya normal davranıştan önemli ölçüde sapan veri noktalarını ifade eder. Üretim bağlamında anormalliklere ekipman arızası, insan hatası veya hammadde değişiklikleri gibi çeşitli faktörler neden olabilir. Bu anormalliklerin gerçek zamanlı olarak tespit edilmesi, üreticilerin sorunları hızlı bir şekilde tespit edip çözmelerine yardımcı olarak üretim üzerindeki etkiyi en aza indirebilir.
Anormallik tespiti için SageMaker Canvas'ı kullanmaya başlamak için üretim verilerinizi uygun bir formatta hazırlayıp saklamanız gerekir. Bu veriler, sensör okumalarını, proses parametrelerini veya üretim prosesi sırasında toplanan diğer ilgili bilgileri içerebilir. SageMaker Canvas, CSV, JSON ve Parquet dahil olmak üzere çeşitli veri formatlarını destekler.
Verilerinizi hazırladıktan sonra SageMaker Canvas'ı kullanarak anormallik tespit modelinizi oluşturmaya başlayabilirsiniz. İlk adım, makine öğrenimi görevleri için tamamen entegre bir geliştirme ortamı sağlayan SageMaker Studio'da yeni bir proje oluşturmaktır. Proje içerisinde yeni bir not defteri örneği oluşturabilir ve modelinizi oluşturmaya başlamak için bir Jupyter not defteri açabilirsiniz.
Not defterinde, SageMaker Canvas ile etkileşim kurmak için Python ve SageMaker Python SDK'sını kullanabilirsiniz. SDK, makine öğrenimi kaynaklarını oluşturma ve yönetme sürecini basitleştiren üst düzey bir API sağlar. Dizüstü bilgisayarınızda aşağıdaki komutu çalıştırarak SDK'yı yükleyebilirsiniz:
"
!pip sagemaker'ı yükle
"
SDK yüklendikten sonra gerekli kitaplıkları içe aktarabilir ve SageMaker Canvas'ı kullanmaya başlayabilirsiniz. İlk adım, 'CreateModel' API'sini kullanarak yeni bir anormallik tespit modeli oluşturmaktır. Anormallik tespiti için kullanılacak algoritmayı Rastgele Kesim Ormanı (RCF) veya Destek Vektör Makinesi (SVM) gibi belirtmeniz gerekecektir. SageMaker Canvas geniş bir algoritma yelpazesini destekleyerek verilerinize ve gereksinimlerinize en uygun olanı seçmenize olanak tanır.
Modeli oluşturduktan sonra üretim verilerinizi kullanarak eğitebilirsiniz. SageMaker Canvas, eğitim modelleri için basit bir arayüz sunarak giriş verisi konumunu, hedef değişkeni (bu durumda anormallik etiketi) ve diğer ilgili parametreleri belirtmenize olanak tanır. Eğitim süreci veri ön işlemeyi, özellik mühendisliğini ve model optimizasyonunu otomatik olarak gerçekleştirerek zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlar.
Model eğitildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahminler yapmaya başlamak için onu bir SageMaker uç noktasına dağıtabilirsiniz. Uç nokta, gerçek zamanlı olarak istek göndermenize ve tahminler almanıza olanak tanıyan bir RESTful API sağlar. Bu API'yi üretim sistemlerinize entegre edebilir veya anlık analiz ve sorun giderme için kullanabilirsiniz.
Gerçek zamanlı anormallik tespitine ek olarak SageMaker Canvas, büyük hacimli geçmiş verileri uygun maliyetli bir şekilde işlemenize olanak tanıyan toplu çıkarımı da destekler. Eğitilen modelinizi bir veri kümesi üzerinde çalıştıran bir işleme işi oluşturmak için 'CreateProcessingJob' API'sini kullanabilirsiniz. Sonuçlar daha fazla analiz ve görselleştirme için Amazon S3'te veya başka herhangi bir uygun depolama hizmetinde saklanabilir.
Sonuç olarak Amazon SageMaker Canvas, üretim verilerindeki anormallikleri tespit etme sürecini basitleştiren güçlü bir araçtır. Üreticiler, makine öğrenimi algoritmalarından ve AWS altyapısından yararlanarak üretim süreçlerine ilişkin değerli bilgiler edinebilir ve verimliliği ve ürün kalitesini artırmak için proaktif önlemler alabilir. İster gerçek zamanlı anormallik tespiti ister geçmiş verilerin toplu işlenmesi olsun, SageMaker Canvas, operasyonlarında makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen üreticiler için kapsamlı bir çözüm sunar.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: Plato Veri Zekası.
- Kaynak Bağlantısı: https://zephyrnet.com/detect-anomalies-in-manufacturing-data-using-amazon-sagemaker-canvas-amazon-web-services/
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://platodata.network/platowire/how-to-use-amazon-sagemaker-canvas-to-detect-anomalies-in-manufacturing-data-amazon-web-services/
