機械学習および人工知能 (AI) では、関数とは、特定のアルゴリズムまたはモデルを実装するために使用される事前定義された操作または方法を指します。 これらの関数は、データ前処理、フィーチャエンジニアリング、モデルトレーニング、評価、予測などの段階で使用されます。 このトピックでは、Simple Log Serviceで一般的に使用される機械学習機能とそのアプリケーションについて説明します。
SQL関数 | 説明 |
テキスト、オーディオ、画像、およびビデオをベクトルデータベースにベクトルとして保存して、検索とクエリを容易にすることができます。 | |
時系列分析関数は、インターネットサービスシステムまたはビジネスオペレーションで生成されるメトリックを処理するために使用されます。 メトリックを使用して、将来の傾向を予測し、運用中の異常を特定できます。 | |
ビジネスオペレーションでは、クラスター分析により、ユーザー、商品、市場などの類似オブジェクトを識別できます。 クラスター分析結果に基づいてマーケティング戦略を策定し、効率と収益性を向上させることができます。 | |
回帰モデルは、データ分析、予測、自動モニタリング、および異常検出に使用できます。 複雑なシステム管理では、回帰モデルを使用し、しきい値とアラートルールを設定して、問題の特定の適時性と精度を大幅に向上させ、システムの安定性を確保できます。 | |
分類は、システムオブジェクトのクラスをオンラインで識別するために使用できる機械学習モデルです。 たとえば、モデルを使用して攻撃要求を識別したり、要素間の関係を識別したりできます。 | |
分散システムに負荷分散を実装する操作を実行する前に、システムの負荷分散度を正確に測定する必要があります。 | |
Simple Log Serviceは、サービスシステムの異常とその根本原因を特定する異常検出機能を提供します。 異常検出機能は、メトリックの現在のパターンおよび機械学習に基づいて、異常なメトリック変化を自動的に識別することができる。 多変量パターン識別関数を使用して、メトリックパターンを識別できます。 |