Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий и повышение точности прогнозов
Алгоритмы на основе искусственного интеллекта помогают создать самообучающуюся систему, которая учится на шаблонах данных и выдает прогнозы или ответы по мере необходимости. ИИ для обнаружения аномалий помогает компаниям повысить точность прогнозов.







Оценка сил взаимодействия в толпе




компьютерное зрение для выявления визуальных дефектов в объектах




автоматический мониторинг и обнаружение аномальных событий или изменений и сдвигов в собранных данных




Еще примеры аномалий, которые могут найти нейросети:

• Течь котла, что привело к остановке всей производственной линии
• Слишком много неудачных попыток входа в систему, сигнализирующих о возможности подозрительной киберактивности.
• Выявление мошенничества в финансовых операциях

Хотя возможности обнаружения аномалий безграничны, один человек или традиционная аналитическая система не могут изучить огромные объемы данных для выявления аномалий. Существует потребность в масштабируемых системах, которые могут автоматизировать весь процесс.

Автоматизируем динамическое обнаружение проблем

Выявление проблем с использованием традиционного реактивного подхода на основе статических пороговых значений не работает для текущей облачной инфраструктуры, используемой сегодня. Нормальное поведение постоянно переопределяется, а динамичная, постоянно меняющаяся среда требует нового проактивного подхода.


Обнаружение аномалий в режиме реального времени, основанное на машинном обучении и искусственном интеллекте, может помочь связать точки между разнородными наборами данных. Это помогает компаниям просматривать данные и выявлять аномалии, сравнивая данные в реальном времени с идеальными пороговыми значениями. Кроме того, это помогает компаниям выявлять индикаторы и аномалии из различных наборов данных, чтобы создать модель того, как будет работать идеальный набор данных.


Компания, которая постоянно генерирует данные от машин, систем, датчиков и приложений, должна
использовать обнаружение аномалий в режиме реального времени. Это обеспечивает сквозную видимость бизнеса, а также помогает сузить круг экземпляров данных, которые демонстрируют аномальные характеристики. Это также помогает им предпринимать упреждающие корректирующие действия, которые спасут их от серьезных последствий, таких как простой оборудования, отказ оборудования, финансовые неудачи, материальные потери и многое другое.

Автоматически расставляйте приоритеты для проблем

Выявляйте аномалии производительности до того, как они повлияют на клиентов. Избавьтесь от догадок и перестаньте тратить время на поиск проблем. Алгоритмы ИИ автономно помогают определить, оказывает ли проблема с производительностью фактическое или потенциальное влияние на клиентов.

Это дает предприятиям возможность контролировать огромное количество данных датчиков, генерируемых каждой машиной. Это означает расширенное управление отказами активов, сокращение незапланированных простоев, улучшенное прогнозирование отказов и увеличение срока службы активов.