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Bibliothek / Datensynchronisierung & ETL

Datensynchronisierung & ETL

Medoide für die Erkennung von Ernteanomalien einrichten

Beim manuellen Start berechnet er eine Cluster-Distanzmatrix über eine Vektorsammlung und wählt Medoide für die Erkennung von Ernteanomalien aus.

Was sie bewirkt

## Setting Up Medoids for Anomaly Detection ### Preparatory workflow to set cluster centres and cluster threshold scores, so anomalies can be detected based on these thresholds Here, we're using two approaches to set up these centres: the upper branch is the *"distance matrix approach"*, and the lower is the *"multimodal embedding model approach"*.

Die Schritte

  1. When clicking ‘Test workflow’
  2. Total Points in Collection
  3. Cluster Distance Matrix
  4. Scipy Sparse Matrix
  5. Set medoid id
  6. Get Medoid Vector
  7. Prepare for Searching Threshold
  8. Searching Score
  9. Threshold Score
  10. Set medoid threshold score
  11. Split Out1
  12. Merge
  13. Textual (visual) crop descriptions
  14. Embed text

Insgesamt 135 Schritte.

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