モデルの作成とトレーニング モデルは、異常検出サービスの管理対象リソースであり、OCIのHTTPエンドポイントとして機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。 APIは、次の目的で異常検出を実行します: トレーニング 提供されたRAWデータとデータへの接続を使用した異常検出モデル。たとえば、ATPデータベースの使用などです。 検出 ストアド・モデルを使用したリクエストに含まれるデータの異常。 次のモデル・タスクを実行できます。 モデルの作成 モデルの表示 モデルの編集 モデル詳細の取得 モデルの削除 パーティション間のモデルの移動
モデルの作成とトレーニング モデルは、異常検出サービスの管理対象リソースであり、OCIのHTTPエンドポイントとして機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。 APIは、次の目的で異常検出を実行します: トレーニング 提供されたRAWデータとデータへの接続を使用した異常検出モデル。たとえば、ATPデータベースの使用などです。 検出 ストアド・モデルを使用したリクエストに含まれるデータの異常。 次のモデル・タスクを実行できます。 モデルの作成 モデルの表示 モデルの編集 モデル詳細の取得 モデルの削除 パーティション間のモデルの移動