ANOMALY_DETECTION (SNOWFLAKE.ML)¶
A detecção de anomalias permite que você detecte exceções em seus dados de série temporal usando um algoritmo de aprendizado de máquina. Você usa CREATE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION para criar e treinar um modelo de detecção e, em seguida, usa o método <nome_do_modelo>!DETECT_ANOMALIES para detectar anomalias.
Importante
Aviso legal. Essa função do Snowflake ML é alimentada pela tecnologia de aprendizado de máquina, que você, e não a Snowflake, determina quando e como usar. A tecnologia de aprendizado de máquina e os resultados fornecidos podem ser imprecisos, inadequados ou tendenciosos. A Snowflake fornece os modelos de aprendizado de máquina que você pode usar em seus próprios fluxos de trabalho. As decisões baseadas em resultados de aprendizado de máquina, incluindo aquelas incorporadas em pipelines automáticos, devem ter supervisão humana e processos de revisão para garantir que o conteúdo gerado pelo modelo seja preciso. A Snowflake fornece algoritmos (sem qualquer pré-treinamento) e você é responsável pelos dados que fornece ao algoritmo (por exemplo, para treinamento e inferência) e pelas decisões que toma usando a saída do modelo resultante. As consultas para esse recurso ou função são tratadas como qualquer outra consulta SQL e podem ser consideradas metadados.
Metadados. Quando você usa as funções do Snowflake ML, o Snowflake registra mensagens de erro genéricas retornadas por uma função ML. Esses logs de erros nos ajudam a solucionar problemas que surgem e a melhorar essas funções para melhor atender você.
Para obter mais informações, consulte FAQ sobre confiança e segurança do Snowflake AI.