Это некоторое время меня озадачивало, и я, возможно, «лаю не на то дерево».
В настоящее время мы используем Sagemaker для базового прогнозирования сбоев компонентов для определенных продуктов. Это делается довольно просто, обучая модель и передавая «codecode, factory_date, component_code, fault_type» конечной точке.
Проблема заключается в том, что в некоторых продуктах есть тенденции отказов компонентов, а прохождение вышеупомянутого не включаетисторические проблемы с рассматриваемым продуктом. например, продукт мог иметь 2 отказа компонента, которые, как мы предсказывали, могли привести к отказу 3-го компонента, поскольку другие продукты имели те же проблемы / тенденцию.
В идеале мы должны передать вложенный JSON в конечную точку следующим образом:
{
"modelcode": "XX001",
"manufacturedate": "2008.10.08",
"component_failures":[
{
"component_code":"CC001",
"failure_type":"shattered",
"failure_date":"2010.01.01",
}
{
"component_code":"CC012",
"failure_type":"cracked",
"failure_date":"2012.12.19",
}
]
}
Возможно ли это с помощью AWS Sagemaker или мне придется использовать альтернативный продукт?
Спасибо.