ANOMALY_DETECTION (SNOWFLAKE.ML)¶
Die Anomalieerkennung ermöglicht das Erkennen von Ausreißern in Ihren Zeitreihendaten mithilfe von Machine Learning-Algorithmen. Sie verwenden CREATE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION, um das Erkennungsmodell zu erstellen und zu trainieren, und verwenden dann die Methode <Name_des_Modells>!DETECT_ANOMALIES, um Anomalien zu erkennen.
Wichtig
Rechtlicher Hinweis Diese Snowflake ML-Funktion wird durch Machine-Learning-Technologie unterstützt. Die Machine Learning-Technologie und die bereitgestellten Ergebnisse können ungenau, unangemessen oder verzerrt sein. Entscheidungen auf der Grundlage von Ergebnissen aus Prozessen des maschinellen Lernens, einschließlich solcher, die in automatische Pipelines integriert sind, erfordern eine von Menschen durchgeführte Überwachung und Überprüfung, um sicherzustellen, dass die vom Modell generierten Inhalte korrekt sind. Die von Snowflake Cortex ML-Funktionen ausgeführten Abfragen werden wie alle anderen SQL-Abfragen behandelt, deren Metadaten untersucht werden können.
Metadaten. Wenn Sie ML-basierte Snowflake Cortex-Funktionen verwenden, protokolliert Snowflake allgemeine Fehlermeldungen, die von einer ML-Funktion zurückgegeben werden. Diese Fehlerprotokolle helfen uns, auftretende Probleme zu beheben und diese Funktionen zu verbessern, um unser Angebot für Sie zu optimieren.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Snowflake AI Trust and Safety FAQ.