想象你在创建一个监控信用卡交易并检测疑似欺诈的异常使用情况的软件。 或是一个跟踪自动化生产线中的活动并识别故障的应用程序。 或是一个使用传感器潜在机械故障发生之前主动向工程师发出相关警告的赛车遥测系统。

可以通过异常情况检测应对这些类型的场景。异常情况检测是一种基于机器学习的技术，可用于分析一段时间内的数据并标识异常更改。

让我们探讨一下异常情况检测如何在赛车场景中发挥作用。

1.汽车内的传感器收集遥测数据，如发动机转速、刹车温度等。

2.异常情况检测模型经过训练能够理解遥测度量值中随着时间推移产生的预期波动。

3.如果度量值在正常预期范围之外，则该模型将报告异常，用于提醒赛车工程师通知车手先进站修理，以免因该问题而被迫退赛。

Microsoft Azure 中的异常情况检测

在 Microsoft Azure 中，异常探测器服务提供了一个应用程序编程接口 (API)，开发人员可使用它创建异常情况检测解决方案。

若要了解详细信息，请查看异常检测器服务网站。