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La API de Anomaly Detector detecta anomalías automáticamente en los datos de serie temporal. Admite dos tipos de modo, uno para el uso sin estado; otro es para el uso con estado. En el modo sin estado, hay tres funcionalidades. La detección completa es para detectar toda la serie con el modelo entrenado por la serie temporal, La última detección detecta el último punto con el modelo entrenado por puntos antes. ChangePoint Detect es para detectar cambios de tendencia en series temporales. En el modo con estado, el usuario puede almacenar series temporales, la serie temporal almacenada se usará para detectar anomalías. En este modo, el usuario puede seguir usando las tres funcionalidades anteriores proporcionando solo un intervalo de tiempo sin preparar series temporales en el lado cliente. Además de las tres funcionalidades anteriores, el modelo con estado también proporciona detección basada en grupos y servicio de etiquetado. Al aprovechar el usuario del servicio de etiquetado puede proporcionar etiquetas para cada resultado de detección, estas etiquetas se usarán para volver a ajustar o regenerar modelos de detección. La detección de incoherencia es un tipo de detección basada en grupos; esta detección encontrará incoherencias en un conjunto de series temporales. Mediante el uso del servicio de detector de anomalías, los clientes empresariales pueden detectar incidentes y establecer un flujo de lógica para el análisis de la causa principal.