swx-murakami https://blog.hatena.ne.jp/swx-murakami/ サーバーワークスエンジニアブログ https://blog.serverworks.co.jp/ Amazon Lookout for Metrics 機械学習 サーバーワークスの村上です。 今回は時系列データの異常を検出し、その原因の特定に有用なAmazon Lookout for Metricsについて紹介します。 まずは結論 セットアップの流れ Detectorの作成 データソースの選択 Detector modeの選択 バックテスト 連続モード（continuous mode） メジャー（Measures）の設定 ディメンション（Dimensions）の設定（オプション） アラート通知 料金の考え方 まとめ まずは結論 まずはイメージを掴んでいただくため、どのようなインサイトが得られるか紹介します。 時系列データを追加し、異常値を検出したい変数… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.serverworks.co.jp%2Flookout-for-metrics-intro" title="時系列データの異常検知に使えるAmazon Lookout for Metricsの紹介 - サーバーワークスエンジニアブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/swx-murakami/20240219/20240219100139.png Hatena Blog https://hatena.blog 2024-02-19 10:02:54 rich https://blog.serverworks.co.jp/lookout-for-metrics-intro 1.0 100%