IP Insights 推論データの形式 - Amazon SageMaker

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IP Insights 推論データの形式

以下は、IP Insights アルゴリズムで使用できる入出力形式です。Amazon SageMaker の組み込みアルゴリズムは、で説明している一般的な入力推論形式に従います。推論の共通データ形式。ただし、SageMaker IP Insights アルゴリズムは現在、RecordIO 形式をサポートしていません。

IP Insights 入力リクエストの形式

入力: CSV 形式

CSV ファイルには列が 2 つ含まれている必要があります。最初の列は、エンティティの一意の識別子に対応する不透明な文字列です。2 番目の列は、エンティティのアクセスイベントの IPv4 アドレス (ドット区切りの 10 進数表記) です。

content-type: text/csv

entity_id_1, 192.168.1.2 entity_id_2, 10.10.1.2

入力: JSON 形式

JSON データは、さまざまな形式で提供できます。IP Insights は、SageMaker の一般的な形式に従います。推論形式の詳細については、推論の共通データ形式を参照してください。

content-type: application/json

{ "instances": [ {"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}}, {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]} ] }

入力: JSONLINES 形式

JSON Lines コンテンツタイプは、バッチ変換ジョブを実行する際に役立ちます。SageMaker 推論形式の詳細については、「」を参照してください。推論の共通データ形式。バッチ変換ジョブの実行の詳細については、バッチ変換を使用してデータセット全体の推論を取得するを参照してください。

content-type: application/jsonlines

{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}}, {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]

IP Insights 出力レスポンスの形式

出力: JSON レスポンスの形式

SageMaker IP Insights アルゴリズムのデフォルト出力はdot_product入力エンティティと IP アドレスの間に入力します。dot_product は、モデルが考慮するエンティティと IP アドレスの互換性を示します。dot_product は無制限です。イベントが異常かどうかを予測するには、定義した分布に基づいてしきい値を設定する必要があります。使用方法については、dot_product異常検出については、SageMakerIP インサイトアルゴリズムの導入

accept: application/json

{ "predictions": [ {"dot_product": 0.0}, {"dot_product": 2.0} ] }

上級ユーザーは、Accept の見出しに追加の content-type パラメータ verbose=True を指定することで、モデルの学習済みエンティティおよび IP 埋め込みにアクセスできます。モデルのデバッグ、視覚化、および理解には、entity_embeddingip_embedding を使用できます。さらに、分類やクラスタリングなどの他の機械学習手法でこれらの埋め込みを使用できます。

accept: application/json;verbose=True

{ "predictions": [ { "dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0] }, { "dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0] } ] }

出力: JSONLINES レスポンスの形式

accept: application/jsonlines

{"dot_product": 0.0} {"dot_product": 2.0}

accept: application/jsonlines; verbose=True

{"dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]} {"dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]}