Composant Effectuer l’apprentissage du modèle de détection d’anomalie

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Cet article explique comment utiliser le composant Entraîner le modèle de détection d’anomalie dans le concepteur Azure Machine Learning pour créer un modèle de détection d’anomalie entraîné.

Le composant prend comme entrée un ensemble de paramètres pour un modèle de détection d’anomalie et un jeu de données sans étiquettes. Il renvoie un modèle de détection d’anomalie formé, ainsi qu’un jeu d’étiquettes pour les données d’apprentissage.

Pour plus d’informations sur les algorithmes de détection d’anomalie fournis dans le concepteur, consultez Détection d’anomalie reposant sur l’ACP.

Comment configurer le module Effectuer l’apprentissage du modèle de détection d’anomalie

  1. Ajoutez le composant Effectuer l’apprentissage du modèle de détection d’anomalie à votre pipeline dans le concepteur. Ce composant figure dans la catégorie Détection d’anomalie.

  2. Connectez l’un des composants conçus pour la détection d’anomalie, par exemple Détection d’anomalie reposant sur l’ACP.

    Les autres types de modèles ne sont pas pris en charge. Quand vous exécutez le pipeline, vous obtenez l’erreur « Tous les modèles doivent avoir le même type d’apprenant. »

  3. Configurez le composant de détection d’anomalie en choisissant la colonne d’étiquette et en définissant d’autres paramètres spécifiques à l’algorithme.

  4. Attachez un jeu de données d’entraînement à l’entrée côté droit du module Entraîner le modèle de détection des anomalies.

  5. Envoyez le pipeline.

Résultats

Une fois l’apprentissage terminé :

  • Pour afficher les paramètres du modèle, cliquez avec le bouton droit sur le composant, puis sélectionnez Visualiser.

  • Pour créer des prédictions, utilisez le composant Noter le modèle avec les nouvelles données d’entrée.

  • Pour enregistrer un instantané du modèle entraîné, sélectionnez le composant. Sélectionnez ensuite l’icône Enregistrer le jeu de données sous l’onglet Sorties + journaux dans le volet droit.

Étapes suivantes

Consultez les composants disponibles pour Azure Machine Learning.

Pour obtenir la liste des erreurs spécifiques aux composants du concepteur, consultez Exceptions et codes d’erreur du concepteur.