Slide 75
Slide 75 text
@rmoff / Processing IoT data with Apache Kafka, KSQL, and Machine Learning
Training the model
52
2.10,2.13,2.19,2.28,2.44,2.62,2.80,3.04,3.36,3.69,3.97,4.24,4.53,4.80,5.02,5.21,5.40,5.57,5.7
79,5.86,5.92,5.98,6.02,6.06,6.08,6.14,6.18,6.22,6.27,6.32,6.35,6.38,6.45,6.49,6.53,6.57,6.64,
,6.73,6.78,6.83,6.88,6.92,6.94,6.98,7.01,7.03,7.05,7.06,7.07,7.08,7.06,7.04,7.03,6.99,6.94,6.
.83,6.77,6.69,6.60,6.53,6.45,6.36,6.27,6.19,6.11,6.03,5.94,5.88,5.81,5.75,5.68,5.62,5.61,5.54
9,5.45,5.42,5.38,5.34,5.31,5.30,5.29,5.26,5.23,5.23,5.22,5.20,5.19,5.18,5.19,5.17,5.15,5.14,5
5.16,5.15,5.15,5.15,5.14,5.14,5.14,5.15,5.14,5.14,5.13,5.15,5.15,5.15,5.14,5.16,5.15,5.15,5.1
14,5.15,5.15,5.14,5.13,5.14,5.14,5.11,5.12,5.12,5.12,5.09,5.09,5.09,5.10,5.08,5.08,5.08,5.08,
,5.05,5.06,5.07,5.05,5.03,5.03,5.04,5.03,5.01,5.01,5.02,5.01,5.01,5.00,5.00,5.02,5.01,4.98,5.
.00,5.00,4.99,5.00,5.01,5.02,5.01,5.03,5.03,5.02,5.02,5.04,5.04,5.04,5.02,5.02,5.01,4.99,4.98
6,4.96,4.96,4.94,4.93,4.93,4.93,4.93,4.93,5.02,5.27,5.80,5.94,5.58,5.39,5.32,5.25,5.21,5.13,4
4.71,4.39,4.05,3.69,3.32,3.05,2.99,2.74,2.61,2.47,2.35,2.26,2.20,2.15,2.10,2.08
anomaly_model <- h2o.deeplearning(
x = names(train_ecg),
training_frame = train_ecg,
activation = "Tanh",
autoencoder = TRUE,
hidden = c(50,20,50),
sparse = TRUE,
l1 = 1e-4,
epochs = 100)
R Training data