AI機器學習函數 - Simple Log Service

在機器學習和人工智慧（AI）中，函數是指用於實現特定演算法或模型的預定義操作或方法。這些函數可以用於資料預先處理、特徵工程、模型訓練、評估和預測等各個階段。本文列舉一些Simple Log Service常用的機器學習函數及其用途。

SQL函數	說明
向量計算函數	文本、語音、映像、視頻都能夠以向量的形式儲存在向量資料庫中，方便使用者快速搜尋和查詢。
時序分析函數	時間序列分析函數用於處理互連網服務系統或商務運作中產生的指標資料，這些資料可用於預測未來趨勢和檢測運作過程中的異常情況。
群集函數	在商業運作中，群集可以協助我們發現相似的對象如使用者、商品、市場等，從而進行針對性的營銷策略，提高效率和收益。
迴歸分析函數	迴歸模型不僅是資料分析和預測的強大工具，也是實現自動化監控和異常檢測的有效手段。在複雜系統管理中，結合適當的閾值設定和警示機制，可以大大提高問題發現的及時性和準確性，進而保障系統的穩定運行。
分類判別分析函數（Classification）	分類判別機器學習模型可以用於線上識別或者判別系統對象的分類，比如識別每一個使用者的請求是否為攻擊性的請求。也可以用於識別因素之間的關聯關係。
負載平衡測量函數	在執行操作實現負載平衡前，需要準確衡量分布式系統負載平衡狀況。
多變數模式識別函數	Log Service通過異常檢測功能，自動識別服務系統中的異常狀態及其根源。該功能可自動識別指標的變化是否偏離正常模式，並結合指標當前模式與機器學習技術來進行異常檢測。