Detecção de anomalias

A OCI Anomaly Detection é um serviço de IA que oferece detecção de anomalias em lote em tempo real para dados temporais em série univariados e multivariados. Por meio de uma interface de usuário simples, as organizações podem criar e treinar modelos para detectar anomalias e identificar comportamentos incomuns, alterações em tendências, discrepâncias e muito mais.

Recursos de detecção de anomalias

Algoritmos de detecção de anomalias proprietários

Os algoritmos do OCI Anomaly Detection, apoiados por mais de 150 patentes, detectam anomalias mais cedo com menos alarmes falsos. Esses algoritmos trabalham juntos para garantir maior sensibilidade e melhor evitar alarme falso do que outras abordagens de aprendizado de máquina, como redes neurais e máquinas de vetores de suporte.

Blog: O histórico fascinante (nuclear) por trás do novo serviço de detecção de anomalias da Oracle

Pré-processamento inteligente de dados

A OCI Anomaly Detection fornece várias técnicas de processamento de dados que levam em consideração erros e imperfeições nos dados de entrada do mundo real, como sensores de baixa resolução. Ela identifica e corrige automaticamente problemas de qualidade de dados - resultando em menos alarmes falsos, operações melhores e resultados mais precisos.

Modelos treinados personalizados

As APIs ajudam os desenvolvedores a carregar dados brutos, treinar o modelo de detecção de anomalias usando seus próprios dados específicos de negócios e detectar anomalias do modelo armazenado. Isso torna a criação de modelos de detecção de anomalias altamente precisos e personalizados acessíveis a todos, mesmo sem experiência em ciência de dados.

Opções de código-fonte aberto

O acesso fácil a tecnologias de código-fonte aberto expande o uso de modelos da OCI Anomaly Detection. Extraia dados da série de tempo de InfluxDB ou dados de streaming do Apache Flink. Use bibliotecas de código-fonte aberto, como Plotly, Bokeh e Altair para visualizações e para aumentar a automação.


Resultados prontos para usar

As saídas da OCI Anomaly Detection incluem anomalias identificadas, valores estimados baseados em modelo de aprendizado de máquina e pontuações de anomalias. Os desenvolvedores usam esses resultados para avaliar a gravidade das anomalias identificadas e automatizar os fluxos de trabalho de negócios para resolvê-los imediatamente.

Fácil de integrar e implantar

A OCI Anomaly Detection é um serviço multilocatário sobre APIs REST públicas. Os desenvolvedores podem implantar um serviço de detecção de anomalias escalável facilmente, sem ciência de dados interna e suporte de aprendizado de máquina, tudo com a plataforma de menor custo para rede de dados, armazenamento e saída.

Escalabilidade sob demanda

A OCI Anomaly Detection é dimensionada automaticamente para necessidades de treinamento e detecção em todas as fontes e cargas de dados. Agora, os desenvolvedores podem se concentrar na criação de aplicativos e soluções para atingir seus objetivos comerciais, sem se preocupar com a infraestrutura.


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Casos de uso de detecção de anomalias

  • Casos de uso das operações de TI

    A OCI Anomaly Detection ajuda as equipes de TI a melhorar os níveis de serviço, a análise de causa raiz, as implantações de IoT, a redução de ameaças e o monitoramento da transação do banco de dados.

  • Casos de uso de análise comercial

    Desde a detecção de fraudes em bancos até a conversão de funil para equipes de marketing, a OCI Anomaly Detection permite que as organizações descubram problemas e oportunidades para melhorar a inovação e a eficiência de seus processos de negócios.

  • Casos de uso das operações de IA e aprendizado de máquina

    A OCI Anomaly Detection melhora os processos de AI e aprendizado de máquina, incluindo monitoramento de aplicativos, limpeza de dados e treinamento de dados. Use a detecção de anomalias para descobrir alterações inesperadas na precisão do modelo, melhorar a integridade dos dados e otimizar o desempenho do modelo e dos aplicativos.

  • Finanças e varejo: Detecção de fraude

    Os padrões de fraude mudam com o tempo e os métodos de aprendizado profundo tradicionais nem sempre detectam eventos raros em fontes de dados muito grandes. Algoritmos especializados podem identificar transações fraudulentas imediatamente em tempo real, com menos alarmes falsos, do que outras abordagens de AM.

  • Utilitários: Gerenciamento de energia

    As empresas de serviços públicos devem monitorar a produção e o consumo de energia em tempo real para responder dinamicamente à demanda e otimizar o consumo de energia. Abordagens inovadoras de AM analisam dados de produção de energia, clima e sistemas de controle para fornecer uma experiência ideal para os produtores e consumidores de energia

  • Manufatura: Eficiência operacional

    A detecção de anomalias de métricas operacionais em tempo real, como rendimento, utilização e throughput, pode identificar alterações indesejadas na produção e gerar fluxos de trabalho automatizados para ação imediata.

  • Transporte e manufatura: monitoramento de equipamentos

    As quebras no equipamento significam perda de produtividade e até mesmo risco para os funcionários. Detecção rápida e análise de causa raiz para peças e máquinas mantêm os sistemas funcionando sem problemas.

13 de julho de 2021

Implante diagnósticos remotos sem especialistas internos em ciência de dados e aprendizado de máquina

Viji Krishnamurthy, Diretor Sênior de Gerenciamento de Produtos, Oracle

A OCI Anomaly Detection é um serviço de IA robusto, escalonável e fácil de usar que observa um grande volume de dados de série temporal multivariada e alerta quando algo merece sua atenção. Os usuários autenticados podem acessar a OCI Anomaly Detection Service - parte de nossa oferta de nuvem pública - via API REST, interface de linha de comando, kit de desenvolvimento ou o console da Oracle Cloud Infrastructure.

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