Use Prophet para detecção de anomalias e consulte com Chatbot
Detect anomalies in images
Detect anomalies in Excel data
Identify image anomalies by generating heatmaps and scores
Monitor and predict equipment maintenance needs
Visualize anomaly detection results across different datasets
Detect anomalies in time series data
MVTec website
Classify images as normal or anomaly
A sample fraud detection using unsupervised learning models
Detect anomalies in images
Configure providers to generate a Stremio manifest URL
Implement using models like Isolation Forest/Local Outlier.
Streamlit Chatbot 是一个基于 Streamlit 框架开发的智能对话工具，专为实现 异常检测 和 人工智能交互 而设计。它结合了 Prophet 等先进的算法，能够检测数据中的异常，同时通过聊天界面提供便捷的用户交互体验。开发者可以通过此工具快速构建智能对话系统，用于数据分析、异常识别和用户咨询等场景。
• 异常检测：利用 Prophet 等算法，自动识别数据中的异常模式 • 对话式人工智能：支持自然语言交互，用户可以通过聊天界面提出问题 • 数据可视化：生成可视化图表，帮助用户直观理解异常检测结果 • 快速部署：基于 Streamlit框架，支持一键运行和部署 • 高度定制：允许用户自定义模型和数据源 • 多语言支持：提供多种语言的交互界面 • 实时反馈：能够实时响应用户的输入和查询
安装 Streamlit 和 Prophet
首先，安装 Streamlit 和 Prophet 库：
pip install streamlit prophet
启动 Streamlit Chatbot
克隆代码仓库并运行应用：
streamlit run chatbot.py
定义数据源
将你的数据文件（如 CSV 格式）上传到应用中，确保数据格式符合 Prophet 的要求。
开始对话
在 Chatbot 界面中输入问题或上传数据，等待应用分析并返回结果。
查看结果
应用会生成异常检测结果并以图表形式展示。
进一步交互
用户可以通过聊天界面提出更多问题或调整参数。
1. 如何安装 Streamlit Chatbot？
安装 Streamlit Chatbot 需要克隆代码仓库并安装所需依赖：
streamlit run chatbot.py 启动应用。2.支持哪些数据格式？
当前支持 CSV 和 Excel 格式数据。确保数据包含时间戳列和数值列。
3.如何自定义异常检测模型？
通过编辑代码中的 Prophet 配置参数，可以自定义模型的敏感度和其他参数。支持添加自定义异常检测逻辑。由此更可根据不同场景调整.