Anomalieerkennung REST-API-Referenz – Azure Cognitive Services

In diesem Artikel wird veranschaulicht, wie Sie einen REST-API-Endpunkt für Anomalieerkennung-Dienst aufrufen. Die Anomalieerkennungs-API bietet Ihnen die Möglichkeit, Anomalien in Zeitreihendaten ohne Machine Learning-Kenntnisse zu überwachen und zu erkennen. Die Algorithmen der Anomalieerkennungs-API passen sich an, indem die am besten passenden Modelle für Ihre Daten automatisch identifiziert und angewendet werden, unabhängig von der Branche, dem Szenario oder der Datenmenge. Mithilfe der Zeitreihendaten bestimmt die API die Grenzen für die Anomalieerkennung, die erwarteten Werte und, welche Datenpunkte Anomalien sind.

Aufrufen des Anomalieerkennung-Endpunkts

  1. Erstellen Sie zunächst eine Azure Cognitive Services-Ressource und eine Anomalieerkennung-Ressource. Anweisungen finden Sie unter Erstellen einer Cognitive Services-Ressource mithilfe des Portals.

  2. Kopieren Sie im Azure-Portal den Schlüssel und Endpunkt, der für den Anruf erforderlich ist. Anweisungen finden Sie unter Abrufen der Schlüssel für Ihre Ressource.

  3. Wählen Sie in diesem Artikel im linken Navigationsbereich den Vorgang aus, den Sie ausführen möchten (z. B. Änderungspunkt erkennen). Wählen Sie im rechten Bereich Ausprobieren aus.

  4. Führen Sie im Bereich Testen der REST-API die folgenden Schritte aus:

    1. Geben Sie im Textfeld Endpunkt den Ressourcenendpunkt ein, den Sie aus dem Azure-Portal kopiert haben.
    2. Geben Sie im Textfeld Ocp-Apim-Subscription-Key den Schlüssel ein, den Sie aus dem Azure-Portal kopiert haben. Wenn für den Aufruf weitere Header erforderlich sind, fügen Sie auch diese mit den entsprechenden Werten hinzu.
    3. Stellen Sie weitere Parameter, Header und Nachrichtennutzlast (Text) bereit, die für den Vorgang erforderlich sind.
    4. Klicken Sie auf Run (Ausführen).

  5. Die relevante Antwort wird mit einem entsprechenden Antwortcode angezeigt.

Beispiele

Im GitHub-Repository Cognitive Services REST API Sample finden Sie verschiedene Beispiele für die Arbeit mit Cognitive Services mithilfe von REST.

Siehe auch

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