IT ITUn algoritmo di IA per l’Anomaly Detection viene allenato a catturare gli oggetti del dataset che si discostano dalla norma e a indagare eventuali correlazioni con altre anomalie. Dati inusuali possono indicare incidenti critici, come un guasto tecnico o un tentativo di frode, o potenziali opportunità, come un cambiamento nel comportamento dei consumatori. Integrato in strumenti analitici e produttivi, il rilevamento anomalie aiuta la tua azienda a forgiare la propria strada verso il futuro.
Gli algoritmi di rilevamento anomalie identificano gli elementi che si discostano dal comportamento normale di un fenomeno che si ripete nel tempo. Significa che puoi accertare, in tempo reale, l’emergere di problemi o malfunzionamenti nei tuoi macchinari, ma anche indagare immediatamente tendenze e occasioni inaspettate.
Riconoscere prodromi di una situazione rischiosa. Individuare i segni dell’usura in un macchinario. Intercettare i cambiamenti nel comportamento degli utenti. Cogliere gli indizi di una nuova normalità. Tutto questo è possibile grazie alla potenza di rilevamento dei modelli IA fondati sul Machine Learning.
L’Anomaly Detection garantisce alla tua azienda una completa fluidità delle operazioni, individuando per tempo errori, pericoli o anomalie. Il tempo guadagnato ti consente di prevenire e risolvere in anticipo potenziali intoppi - e di evitare così interruzioni e rallentamenti nelle tue attività.
L’analisi di un ricco database richiede cura, tempo, risorse. Ancor più tempo richiede il rilevamento delle anomalie in mezzo al pulviscolo di dati. L’Intelligenza Artificiale setaccia ogni dato, scorge i primi tenui segnali di irregolarità e intuisce correlazioni distanti in tempi rapidissimi, rendendo il processo di Anomaly Detection semplice e immediato.
L’Anomaly Detection più innovativa si basa sull’impiego di vari tipi di algoritmi di Machine e Deep Learning in sincronia fra loro.
Alla base degli algoritmi più avanzati troviamo modelli non, o solo parzialmente, supervisionati: che imparano cioè a riconoscere le anomalie partendo da dati non classificati.
Dall’algoritmo di K-means a quello di DBSCAN, gli strumenti di clustering consentono di rilevare i dati che si discostano dall’insieme degli altri dati in uno spazio multidimensionale.
