Azure'da Tek Değişkenli Anomali Tespiti ve Değişim Noktaları

Her kuruluş zaman serisi verileri toplar, ancak operasyonları etkilemeden önce ani değişimleri, performans düşüşlerini ve olağan dışı desenleri belirlemek büyük bir zorluktur. Bu yazılı kurs, Azure AI hizmetlerini kullanarak zaman serisi veri kümelerindeki anormallikleri tespit etme ve değişim noktalarını belirleme konusunda size temel becerileri kazandırır. Anlaşılır, adım adım yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri aracılığıyla, temel istatistiksel kavramları anlamaktan bulut tabanlı anomali tespit modellerini uygulamaya geçiş yapacaksınız. Verilerinizi hazırlamayı, bulut hizmetlerini yapılandırmayı ve veriye dayalı kararlar almak için tespit sonuçlarını yorumlamayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Birincisi, zaman serisi verileri, aykırı değerler ve değişim noktaları ile ilgili temel terminolojiyi anlayın. İkincisi, tek değişkenli anomali tespiti için Azure Cognitive Services'i yapılandırın. Üçüncüsü, veri trendlerindeki ani değişimleri ve sistemik değişiklikleri belirleyin. Dördüncüsü, tespit hassasiyetini ayarlamak ve eksik veri noktalarını ele almak için en iyi uygulamaları uygulayın. Beşincisi, zaman içinde model performansını izlemek için modern MLOps izleme kavramlarını uygulayın. Altıncısı, otomatik uyarıları ve iş akışlarını tetiklemek için anomali tespiti çıktılarını analiz edin. Bulut hizmetlerinin uygulamalı yapılandırmasına ve modern üretim uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve anomali tespitinin arkasındaki matematiksel kavramlarla başlıyoruz. Bu metin tabanlı kılavuz, hem teoriyi hem de pratik uygulama adımlarını anlamanızı sağlar. Bu kurs, beceri setlerine anomali tespiti eklemek isteyen başlangıç seviyesindeki veri analistleri, bulut mühendisleri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır ve önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Zaman serisi izlemede ustalaşmak ve sistemlerinizi beklenmedik değişikliklere karşı korumak için bugün okumaya başlayın.