ANOMALY_DETECTION (SNOWFLAKE.ML)¶
La détection des anomalies vous permet de détecter les valeurs aberrantes dans vos données de séries temporelles à l’aide d’un algorithme de machine learning. Vous utilisez CREATE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION pour créer et effectuer l’apprentissage d’un modèle de détection, puis vous utilisez la méthode <nom_du_modèle>!DETECT_ANOMALIES pour détecter les anomalies.
Important
Mention légale. Cette fonction Snowflake ML est alimentée par une technologie de machine learning. La technologie de machine learning et les résultats fournis peuvent être inexacts, incorrects ou biaisés. Les décisions basées sur les résultats du machine learning, y compris celles qui sont intégrées dans des pipelines automatiques, devraient être soumises à une supervision humaine et à des processus d’examen pour s’assurer que le contenu généré par le modèle est exact. Les requêtes de fonctions Snowflake Cortex ML seront traitées comme toute autre requête SQL et peuvent être considérées comme des métadonnées.
Métadonnées. Lorsque vous utilisez des fonctions Snowflake Cortex ML, Snowflake enregistre les messages d’erreur génériques renvoyés par une fonction ML. Ces journaux d’erreurs nous aident à résoudre les problèmes qui surviennent et à améliorer ces fonctions pour mieux répondre à vos demandes.
Pour plus d’informations, voir la FAQ relative à la confiance et à la sécurité concernant l’AI de Snowflake.