Anomaly Detection

Individuare le anomalie, prevenire gli intoppi

Quando l'anomalia diventa valore

Un 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.

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Tecnologia

illustrazione di due immagini, una senza difetti e l'altra con difetti

Apprendimento d'insieme

L’Anomaly Detection più innovativa si basa sull’impiego di vari tipi di algoritmi di Machine e Deep Learning in sincronia fra loro.

Visualizzazione di un processo di rilevamento anomalie effettuato con un modello di IA non supervisionato

Modelli non supervisionati

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.

Tecniche di Clustering

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.

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Casi d'uso

Un DDT sottoposto a rilevamento di errori tramite software

Ridurre gli errori nei documenti, con il Natural Language Processing

Scopri come è stata ottimizzata la gestione documentale di un’azienda di logistica, grazie ad algoritmi di NLP e Anomaly Detection, integrati su un applicativo in Cloud.

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