Amazon SageMaker Canvas es una potente herramienta ofrecida por Amazon Web Services (AWS) que permite a los usuarios crear, entrenar e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático. Una de las aplicaciones clave de SageMaker Canvas es la detección de anomalías en los datos de fabricación. Las anomalías pueden ser indicativas de fallas o problemas en el proceso de fabricación, y la detección temprana puede ayudar a evitar costosos tiempos de inactividad y mejorar la calidad general del producto. En este artículo, exploraremos cómo utilizar Amazon SageMaker Canvas para detectar anomalías en los datos de fabricación.

Antes de profundizar en los detalles del uso de SageMaker Canvas, es importante comprender el concepto de anomalías en los datos de fabricación. Las anomalías se refieren a puntos de datos que se desvían significativamente del comportamiento normal o esperado. En el contexto de la fabricación, las anomalías pueden deberse a diversos factores, como el mal funcionamiento del equipo, errores humanos o cambios en las materias primas. Detectar estas anomalías en tiempo real puede ayudar a los fabricantes a identificar y abordar los problemas rápidamente, minimizando el impacto en la producción.

Para comenzar a utilizar SageMaker Canvas para la detección de anomalías, necesitará tener sus datos de fabricación preparados y almacenados en un formato adecuado. Estos datos pueden incluir lecturas de sensores, parámetros de proceso o cualquier otra información relevante recopilada durante el proceso de fabricación. SageMaker Canvas admite varios formatos de datos, incluidos CSV, JSON y Parquet.

Una vez que tenga sus datos listos, puede comenzar a construir su modelo de detección de anomalías utilizando SageMaker Canvas. El primer paso es crear un nuevo proyecto en SageMaker Studio, que proporciona un entorno de desarrollo totalmente integrado para tareas de aprendizaje automático. Dentro del proyecto, puede crear una nueva instancia de cuaderno y abrir un cuaderno de Jupyter para comenzar a construir su modelo.

En el cuaderno, puede utilizar Python y el SDK de Python de SageMaker para interactuar con SageMaker Canvas. El SDK proporciona una API de alto nivel que simplifica el proceso de creación y gestión de recursos de aprendizaje automático. Puede instalar el SDK ejecutando el siguiente comando en su computadora portátil:

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!pip instalar sagemaker
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Una vez instalado el SDK, puede importar las bibliotecas necesarias y comenzar a usar SageMaker Canvas. El primer paso es crear un nuevo modelo de detección de anomalías utilizando la API "CreateModel". Deberá especificar el algoritmo que se utilizará para la detección de anomalías, como Random Cut Forest (RCF) o Support Vector Machine (SVM). SageMaker Canvas admite una amplia gama de algoritmos, lo que le permite elegir el que mejor se adapte a sus datos y requisitos.

Después de crear el modelo, puede entrenarlo utilizando sus datos de fabricación. SageMaker Canvas proporciona una interfaz sencilla para entrenar modelos, que le permite especificar la ubicación de los datos de entrada, la variable de destino (en este caso, la etiqueta de anomalía) y otros parámetros relevantes. El proceso de capacitación manejará automáticamente el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características y la optimización del modelo, lo que le ahorrará tiempo y esfuerzo.

Una vez que el modelo esté entrenado, puede implementarlo en un punto final de SageMaker para comenzar a hacer predicciones sobre nuevos datos. El punto final proporciona una API RESTful que le permite enviar solicitudes y recibir predicciones en tiempo real. Puede integrar esta API con sus sistemas de fabricación o utilizarla para análisis y resolución de problemas ad hoc.

Además de la detección de anomalías en tiempo real, SageMaker Canvas también admite la inferencia por lotes, lo que le permite procesar grandes volúmenes de datos históricos de forma rentable. Puede utilizar la API `CreateProcessingJob` para crear un trabajo de procesamiento que ejecute su modelo entrenado en un lote de datos. Los resultados se pueden almacenar en Amazon S3 o cualquier otro servicio de almacenamiento adecuado para su posterior análisis y visualización.

En conclusión, Amazon SageMaker Canvas es una poderosa herramienta que simplifica el proceso de detección de anomalías en los datos de fabricación. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y la infraestructura de AWS, los fabricantes pueden obtener información valiosa sobre sus procesos de producción y tomar medidas proactivas para mejorar la eficiencia y la calidad del producto. Ya sea detección de anomalías en tiempo real o procesamiento por lotes de datos históricos, SageMaker Canvas proporciona una solución integral para los fabricantes que buscan aprovechar el poder del aprendizaje automático en sus operaciones.

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• Fuente: Inteligencia de datos de Platón.
• Enlace de origen: https://zephyrnet.com/detect-anomalies-in-manufacturing-data-using-amazon-sagemaker-canvas-amazon-web-services/

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• Fuente: https://platodata.network/platowire/how-to-use-amazon-sagemaker-canvas-to-detect-anomalies-in-manufacturing-data-amazon-web-services/