Pour maîtriser la découverte d’appareils, il ne faut pas nécessairement d’énormes quantités de données identifiées, une équipe de chercheurs en données et beaucoup de temps de calcul. L’état de l’art des systèmes experts modernes a en fait atteint un point où il existe maintenant des conceptions qui sont suffisamment fonctionnelles (dans leurs propres domaines, bien sûr) qu’elles peuvent être intégrées à vos applications sans formation ni modification supplémentaires.
Nous en avons vu quelques-uns avec la progression de Task Adam vers Azure Cognitive Providers. Microsoft passe maintenant à l’étape suivante, en utilisant cette base pour fournir un ensemble de modèles d’apprentissage automatique qui prennent en charge les tâches courantes : Azure Applied AI Services. Nous en avons actuellement vu une partie avec le tout nouvel outil d’automatisation de documents de Power Platform dans Power Automate. Ici, un modèle prédéfini extrait les informations des fichiers, les enregistre pour une utilisation dans d’autres applications, passant de lisible par l’homme à lisible par machine sans code.
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Abstraction des services cognitifs Azure
En mélangeant les services cognitifs sous-jacents avec une logique métier prédéfinie, Microsoft inclut désormais des fonctions similaires à Azure, offrant des API clé en main pour des opérations d’apprentissage automatique spécifiques. Sous la marque Azure Applied AI Providers, il fait partie des solutions cognitives avec de toutes nouvelles fonctionnalités ajoutées pour rationaliser sa construction dans votre code. Là où Cognitive Services propose des API largement utilisées dans de nombreuses situations, Applied AI Services est axé sur le travail, vous avez donc moins de travail à faire pour construire du code autour d’eux ou créer des pipelines d’informations.
Le premier lot d’Applied AI Services a été lancé et comprend Azure Bot Service, Azure Kind Recognizer, Azure Cognitive Search, Azure Metrics Consultant, Azure Video Analyzer et Azure Immersive Reader. Certains sont familiers, d’autres sont nouveaux et d’autres mettent à niveau des services existants. Tous ces modèles peuvent également être intégrés dans Azure Artificial Intelligence, donc si vous avez des chercheurs d’informations sur votre groupe d’avancement, ils peuvent ajouter une formation supplémentaire pour améliorer le modèle afin de mieux s’adapter à vos données.
Azure AI Providers en information : Metrics Consultant
Parmi les services les plus fascinants se trouve Azure Metrics Advisor. Toutes les entreprises dépendent des données, avec beaucoup d’utilisation de données de séries chronologiques pour identifier différentes métriques sur leur entreprise. Ces métriques peuvent concerner une procédure de l’entreprise ou être un flux d’informations provenant d’une machine ou d’un autre équipement. Les outils d’apprentissage automatique peuvent traiter ces informations, rechercher des anomalies susceptibles d’activer une réponse, fournir des notifications à la personne idéale ou lancer un programme d’entretien préventif.
Les applications créées à l’aide d’un outil comme celui-ci vous permettent de tirer le meilleur parti de des techniques qui ont été établies au fil des années pour offrir les informations nécessaires : surveiller les moteurs d’avion, garder des médicaments réfrigérés sur la route ou trouver des bogues dans le code. Il y a beaucoup de valeur ici. Une mise en garde appropriée pourrait économiser d’innombrables dollars et des vies.
Tout d’abord, connectez-vous à vos sources de données. Microsoft propose des outils pour gérer les qualifications afin que vous puissiez communiquer avec les sources en toute sécurité et garder les informations d’identification hors de votre code. Il existe de nombreux choix de sources d’informations, consistant en un stockage désorganisé et structuré comme Azure SQL, Azure Blob Storage, Universe DB et MongoDB. Les sources de séries temporelles dédiées se composent d’Azure Log Analytics, d’Azure Application Insights et d’Augmenter DB.
Vous devrez formater vos données correctement, et chaque entrée doit avoir des colonnes comprenant des données numériques qui doivent être horodatées . Les données doivent être granulaires, avec des intervalles définis dans le cadre des paramètres de connexion. Celles-ci peuvent être n’importe quoi jusqu’à 60 secondes. Dans la plupart des cas, vous n’avez pas besoin d’échantillonner plus que cela ; vous êtes plus susceptible de travailler avec des données d’un ordre de minutes ou d’heures. Les données peuvent apparaître ici dans de nombreuses colonnes, avec diverses métriques et dimensions dans chaque colonne. Par exemple, vous pouvez consulter la température, le régime, les vibrations, etc. d’un moteur, toutes les informations qui, ensemble, peuvent indiquer des problèmes.
Avec une connexion en place, chargez vos données dans Metrics Advisor et choisissez les champs qu’il utilisera. Cela crée un schéma pour évaluer vos informations. Il va commencer à traiter les données et utiliser cette première consommation pour construire un design. Vous pouvez utiliser le site Web pour visualiser les résultats et voir les anomalies que la conception a découvertes dans l’ensemble d’informations initial. Ceux-ci peuvent être utilisés pour régler la configuration, définir des seuils d’anomalies et régler la sensibilité et les limites du détecteur d’anomalies alimenté par l’apprentissage automatique. Les anomalies peuvent être des lectures en dehors des frontières ou des modifications dans le schéma de l’information. Il est possible que des données fluides finissent de manière inattendue par être approximatives ou vice versa tout en restant dans les limites d’un fonctionnement normal.
Envoi de notifications et traitement des anomalies
Un service comme celui-ci est d’alerter les utilisateurs , et vous avez de nombreuses alternatives. Si vous ne prévoyez pas de composer de code, vous pouvez simplement envoyer un e-mail à un groupe d’utilisateurs. Une liste de diffusion ou un autre groupe de courrier électronique peut être géré en dehors du site Web. Si vous préférez créer des alertes dans une application, configurez une API dans votre code qui peut écouter un crochet Web. Metrics Advisor produira ensuite l’appel d’API approprié et déclenchera des alertes externes pour votre application. De nombreux services Microsoft prennent en charge les crochets Web ; par exemple, l’outil de workflow sans code Power Automate et Teams prennent tous deux en charge l’activation du crochet Web.
pour explorer les informations de diagnostic qui en résultent. Les graphiques peuvent aider à l’analyse des causes premières et permettront aux utilisateurs expérimentés d’identifier rapidement ce qui doit être fait pour éviter de futures occurrences.
Une fonction utile est la possibilité d’utiliser Metrics Advisor avec Application Insights. Les erreurs de code peuvent être capturées et activer des rapports d’anomalies si, par exemple, plus d’une variété particulière d’erreurs se produisent dans la même partie d’une application. Des alertes peuvent être envoyées dans Azure DevOps pour que les concepteurs les trient et les utilisent pour produire des mises à jour, bien avant que le service d’assistance ne subisse un flot de problèmes.
Vous devez anticiper le déploiement d’autres services comme celui-ci au cours du prochain quelques années. L’apprentissage automatique n’est pas simple ; cela nécessite une expertise considérable et de grandes quantités de ressources de calcul pour obtenir une valeur. En regroupant l’intelligence artificielle sous forme de services, Microsoft vise à la rendre aussi basique que la connexion à une API pour bénéficier de ces technologies. Il a la capacité de voir ce que font ses clients et les ressources nécessaires pour développer et exploiter des conceptions spécifiques à des scénarios axées sur les exigences cruciales de l’entreprise.
En transformant l’apprentissage automatique en des expériences basées sur des sites Web et des alertes comme Metrics Advisor , Azure doit élargir la portée de ces outils et services, permettant à davantage d’entreprises de bénéficier des avantages de l’apprentissage automatique sans avoir à créer et à former leurs propres conceptions personnalisées.
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