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.
Tecnologia
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.
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.