سبق 1ਅਲਰਟਸ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਲੌਗਿੰਗ, ਆਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲਸਇਹ ਭਾਗ ਅਲਰਟਸ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਲੌਗਿੰਗ, ਆਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲਸ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਨਪੁਟਸ, ਆਊਟਪੁਟਸ, ਅਤੇ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਡੀਸੈਂਟਸ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ, ਸਮਝਾਇਆ, ਅਤੇ ਰਿਸਕ ਟੀਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਰਿਵਿਊ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Structured logs for model inputsCapturing scores, thresholds, and labelsMetrics, dashboards, and SLOsTracing alert life cycle and actionsRetention and access for audit logsسبق 2ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ: ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਉੱਤੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲਸ ਉੱਤੇ ਅਨੋਮਲੀਆਂ ਓਵਰਲੇ ਕਰਨਾਇਹ ਭਾਗ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ, ਅਨੋਮਲੀ ਸਕੋਰ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਗਨਲ ਓਵਰਲੇ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਕੀਮੇ, ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਲੌਜਿਕ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋਗੇ ਜੋ ਬਿਜ਼ਨਸ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਅਨੋਮਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Designing anomaly score tablesJoining anomalies to fact tablesOverlaying flags on time-series chartsDrill-through to root-cause viewsAlert routing from BI to stakeholdersسبق 3ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਸਕੈਡਿਊਲਡ ETL/ELT ਪੈਟਰਨਾਂ, ਇਨਕ੍ਰੀਮੈਂਟਲ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਸੈਂਡਬੌਕਸ vs ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾਸੈੱਟਸਇੱਥੇ ਅਨੋਮਲੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਫੋਕਸ ਹੈ, ਸਕੈਡਿਊਲਡ ETL ਜਾਂ ELT, ਇਨਕ੍ਰੀਮੈਂਟਲ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਰਸਸ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾਸੈੱਟਸ ਸਮੇਤ, ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਟਾ ਫਲੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਟੈਸਟੇਬਲ, ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਵੌਲਵ ਹੋਣ।
Batch, micro-batch, and streaming choicesIncremental modeling for time seriesOrchestration with Airflow or similarSandbox, staging, and production tiersData quality checks before scoringسبق 4ਆਮ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜ਼ਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼: ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਕਲਾਉਡ ਅਨੋਮਲੀ ਪਛਾਣ APIs, ਅਤੇ ਬਾਇ-ਨੇਟਿਵ ਅਨੋਮਲੀ ਫੀਚਰਇੱਥੇ ਅਨੋਮਲੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਆਮ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ ਟੂਲਸ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਦੀ ਰਿਵਿਊ ਹੈ, ਪਲੱਸ ਬਾਇ-ਨੇਟਿਵ ਫੀਚਰਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪਾਤھਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈੱਕ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਚੁਣੋ।
Python and R anomaly librariesTime-series databases and extensionsCloud provider anomaly APIsBI-native anomaly and forecastingCost, latency, and scaling trade-offsسبق 5ਡਿਪਲਾਏਮੈਂਟ ਵਿਚਾਰ: ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਬੈੱਕਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨਲ ਰਿਟੇਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸਇੱਥੇ ਸੀਜ਼ਨਲ ਰਿਟੇਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਡਿਪਲਾਏਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਬੈੱਕਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸ ਸਮੇਤ। ਤੁਸੀਂ ਚੇਂਜਿਜ਼ ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰਨ, ਰੋਲਆਊਟਸ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਫਟਿੰਗ ਸੀਜ਼ਨੈਲਟੀ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਰੱਖਣਾ ਸਿੱਖੋਗੇ।
Model registry and semantic versioningBacktesting with rolling time windowsDetecting and handling concept driftChoosing retraining cadence by seasonCanary releases and rollback plansسبق 6ਕੈਨਾਨੀਕਲ ਰਿਸੋਰਸਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡਜ਼, ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲਸ, ਅਤੇ ਬਾਇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਰਚ ਟਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਰੈਫਰੈਂਸਾਂਇਹ ਭਾਗ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡਜ਼, ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲਸ, ਅਤੇ ਬਾਇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਟ੍ਰੱਸਟਡ ਬੁੱਕਾਂ, ਪੇਪਰਾਂ, ਬਲੌਗਸ, ਅਤੇ ਸਰਚ ਟਰਮਾਂ ਦੀ ਲਿਸਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੰਡਸਟਰੀ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਰਹੋ।
Key textbooks and survey papersInfluential industry blogs and talksStandards, benchmarks, and datasetsSearch terms for algorithm tutorialsSearch terms for BI integration guidesسبق 7ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮਰ-ਲੈਵਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਡਾਟਾ ਰਿਟੈਨਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਲਾਈਐਂਸ ਵਿਚਾਰਇਹ ਭਾਗ ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮਰ-ਲੈਵਲ ਅਨੋਮਲੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਰਿਟੈਨਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਲਾਈਐਂਸ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ PII ਰੂਲਾਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਵੈਲਿਊ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਟੋਰੇਜ, ਐਕਸੈੱਸ, ਅਤੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਵੇਖੋਗੇ।
PII, pseudonymization, and tokenizationUS, Canadian, and state privacy regimesData retention and deletion policiesAccess control and least privilegeCustomer consent and transparency logs
