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
- When clicking ‘Test workflow’
- Total Points in Collection
- Cluster Distance Matrix
- Scipy Sparse Matrix
- Set medoid id
- Get Medoid Vector
- Prepare for Searching Threshold
- Searching Score
- Threshold Score
- Set medoid threshold score
- Split Out1
- Merge
- Textual (visual) crop descriptions
- Embed text
Insgesamt 135 Schritte.
Ähnliche Automatisierungen