Anomaly Detection

OCI Anomaly Detection 是一项 AI 服务,可为单变量和多变量时间序列数据提供实时和批量异常检测。通过简单的用户界面,企业可以创建和训练模型来检测异常并识别异常行为、趋势变化、异常值等。

OCI Anomaly Detection 的特性

专利的异常检测算法

OCI Anomaly Detection 算法具有 150 多个专利支持,误警率更低,能够更早地查出异常。这些算法可协同工作,并且比神经网络和支持向量机等其它机器学习 (ML) 方法更加敏感,能有效降低误警率。

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智能数据预处理

OCI Anomaly Detection 提供了多种数据处理技术,可用于处理实际输入数据中的错误和缺陷,例如来自低分辨率传感器的数据。该功能可以自动识别和修复数据质量问题,从而减少误警数量、优化运营并获得更加准确的结果。

经过自定义训练的模型

API 可帮助开发人员上载原始数据,利用各种相关业务数据训练异常检测模型,并检测存储模型中的异常。如此一来,企业可以实现高度精确且经过自定义训练的异常检测模型,员工没有数据科学经验也可以访问这些模型。

开源选项

对开源技术的轻松访问扩大了 OCI Anomaly Detection 模型的使用范围。用户可以从 InfluxDB 中提取时间序列数据或从 Apache Flink 获取流数据,并且利用 Plotly、Bokeh 和 Altair 等开源库实现可视化和提升自动化。


随时可用的结果

OCI Anomaly Detection 的输出结果包括已识别异常、基于机器学习模型的估计值以及异常分数。开发人员使用这些结果来评估已识别异常的严重性,并自动执行业务工作流来立即解决问题。

易于集成和部署

OCI Anomaly Detection 是基于公有 REST API 的多租户服务。开发人员无需内部数据科学和机器学习专家支持,只需使用成本低廉的数据网络、存储和出站平台,即可轻松部署可扩展的异常检测服务。

可按需扩展

OCI Anomaly Detection 可以自动扩展以满足所有数据源和负载的培训和检测需求。开发人员现在可以专注于创建应用和解决方案来实现业务目标,而无需为基础设施担忧。


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OCI Anomaly Detection 使用场景

  • IT 运营用例

    OCI Anomaly Detection 可帮助 IT 团队在服务级别、分析根本原因、部署物联网、减少威胁和监视数据库事务等方面实现提升。

  • 业务运营用例

    从银行欺诈检测到营销团队的漏斗转化,OCI Anomaly Detection 可帮助组织发现问题和商机,从而改善业务流程的创新和效率。

  • 人工智能和机器学习运营用例

    OCI Anomaly Detection 可改善人工智能和机器学习流程,包括应用监视、数据清理和数据培训。该功能可以帮助企业发现模型精确度的意外变化、提高数据完整性并优化模型和应用性能。

  • 金融和零售业:欺诈检测

    欺诈模式随时间推移而变化,传统的深度学习方法无法确保在非常大的数据源中检测出罕见事件。专业的算法可以实时识别欺诈性交易,误警数量比其他机器学习方法低。

  • 公用事业:能源管理

    公用事业公司必须实时监视能源生产和消费,以动态响应需求并优化能源消费。创新性的机器学习方法分析能源生产、天气和控制系统数据,为能源生产者和消费者提供优质体验。

  • 制造业:运营效率

    实时检测产量、利用率和吞吐量等运营指标可以识别不必要的生产变化并生成自动工作流,以便企业能够立即采取行动。

  • 运输和制造业:设备监测

    设备细分对员工而言,意味着生产力下降甚至面临风险。只有快速检测零部件和机械并分析根本原因,才能使系统平稳运行。

2021 年 7 月 13 日

无需内部的数据科学和机器学习专家即可部署远程诊断

甲骨文公司产品管理高级总监 Viji Krishnamurthy

OCI Anomaly Detection 是一项可靠、可扩展且用户友好的 AI 服务,可监视大量且多变量的时间序列数据,并在需要时提醒您。经过验证的用户可以通过 REST API、命令行界面、开发工具包或 Oracle Cloud Infrastructure 控制台访问公有云技术产品的 OCI Anomaly Detection 服务。

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