ANOMALY_DETECTION (SNOWFLAKE.ML)¶
異常検出により、機械学習アルゴリズムを使用して、時系列データの外れ値を検出することができます。 CREATE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION を使用して検出モデルを作成し、トレーニングして、 <モデル名>!DETECT_ANOMALIES メソッドを使用して異常を検出します。
重要
法的通知。 このSnowflake ML 関数は、機械学習技術を利用しています。いつ、どのように使用するかは、Snowflakeではなく、お客様が決定します。機械学習技術と提供される結果は、不正確、不適切であったり、偏っていたりする可能性があります。Snowflakeは、独自のワークフロー内で使用できる機械学習モデルをプロバイダーとして提供します。自動パイプラインに組み込まれたものも含め、機械学習の出力に基づく決定には、モデルが生成したコンテンツが正確であることを保証するために、人間によるモニタリングとレビュープロセスが必要です。Snowflakeはアルゴリズムを（事前トレーニングなしで）提供し、アルゴリズムに提供するデータ（例えば、トレーニングや推論用）、および結果として得られるモデルの出力を使用して行う意思決定についてはプロバイダーが責任を負います。この機能または関数に対するクエリは、他の SQL クエリと同様に扱われ、 メタデータ とみなされる場合があります。
メタデータ。 Snowflake ML 関数を使用すると、Snowflake は ML 関数から返される一般的なエラーメッセージをログに記録します。これらのエラーログは、発生した問題のトラブルシューティングや、お客様により良いサービスを提供するための機能改善に役立ちます。
詳細については、 Snowflake AI の信頼と安全 FAQ をご参照ください。