OCI Anomaly Detection هي خدمة ذكاء اصطناعي توفِّر اكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي للدفعات لبيانات المتوالية الزمنية متعددة المتغيّرات وغير المتغيّرة. من خلال واجهة مستخدم بسيطة، يمكن للمؤسسات إنشاء نماذج وتدريبها لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد السلوك غير المعتاد والتغييرات في الاتجاهات والقيم الشاذة وغير ذلك الكثير.
تكشف خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة في OCI، المدعومة بأكثر من 150 براءة اختراع، التشوهات في وقت سابق مع عدد أقل من الإنذارات الخاطئة. تعمل هذه الخوارزميات معًا لضمان حساسية أعلى وتجنب إنذار زائف أفضل من نُهج التعلم الآلي الأخرى، مثل الناموسيات العصبية وآلات ناقلات الدعم.
المدونة: التاريخ الهائل(النووي) خلف خدمة الكشف الشاذة الجديدة في Oracle
يوفر اكتشاف OCI الشاذ تقنيات معالجة بيانات متعددة تراعي الأخطاء وأوجه القصور في بيانات المدخلات في العالم الحقيقي، مثل أجهزة الاستشعار ذات الاستبانة المنخفضة. كما يقوم تلقائيًا بتحديد مشكلات جودة البيانات وإصلاحها - مما يؤدي إلى تقليل الإنذارات الخاطئة، وتحسين العمليات، وتحقيق نتائج أكثر دقة.
تساعد واجهات برمجة التطبيقات المطورين على تحميل البيانات الأولية، وتدريب نموذج الكشف الشاذ باستخدام البيانات الخاصة بالأعمال الخاصة بهم، واكتشاف أوجه الخلل من النموذج المخزن. يمكن ذلك الجميع، حتى من دون خبرة علمية في مجال البيانات، الوصول إلى نماذج الكشف عن التشوهات التي تدرب خصيصا على نحو دقيق للغاية.
تؤدي سهولة الوصول إلى التقنيات المفتوحة المصدر إلى توسيع نطاق استخدام نماذج اكتشاف OCI الشاذ. سحب بيانات السلسلة الزمنية من InfluxDB أو تدفق البيانات من Apache Flink. استخدم مكتبات مفتوحة المصدر مثل Plotly وBokeh وAltair للتمثيلات المرئية ولزيادة الأتمتة.
تشتمل مخرجات اكتشاف OCI الشاذ على حالات شاذة محددة، وقيم تقديرية مستندة إلى نموذج ML، ودرجات شاذة. ويستخدم المطورون هذه النتائج لتقييم خطورة أوجه الخلل التي تم تحديدها وأتمتة سير عمل الأعمال لمعالجتها على الفور.
اكتشاف OCI الشاذ هو خدمة متعددة العملاء عبر واجهات برمجة تطبيقات REST العامة. يمكن للمطورين نشر خدمة اكتشاف شاذة قابلة للتوسيع بسهولة بدون علوم البيانات الداخلية ودعم التعلم الآلي، وكل ذلك بأقل نظام أساسي تكلفة لشبكة البيانات وتخزينها وضبطها.
يعمل اكتشاف OCI الشاذ تلقائيًا على توسيع نطاق احتياجات التدريب والكشف عبر جميع مصادر البيانات والحمولات. ويمكن للمطورين الآن أن يركزوا على إيجاد تطبيقات وحلول لتحقيق أهداف أعمالهم، دون أن يساورهم القلق بشأن الهياكل الأساسية.
يساعد اكتشاف OCI الشاذ فرق تكنولوجيا المعلومات على تحسين مستويات الخدمة وتحليل الأسباب الجذرية وعمليات نشر IoT والحد من التهديدات ومراقبة عمليات قاعدة البيانات.
ومن الكشف عن الغش لدى المصارف إلى تحويل القمع لدى فرق التسويق، يمكّن اكتشاف الغش في OCI المؤسسات من اكتشاف المشاكل والفرص لتحسين ابتكار وكفاءة عملياتها التجارية.
يؤدي اكتشاف OCI الشاذ إلى تحسين الذكاء الاصطناعي وعمليات التعلم الآلي، بما في ذلك مراقبة التطبيقات وتنقية البيانات والتدريب على البيانات. استخدم الكشف الشاذ لاكتشاف التغييرات غير المتوقعة في دقة النموذج، وتحسين تكامل البيانات، وتحسين أداء النموذج والتطبيق.
تتغير أنماط الاحتيال بمرور الوقت، وأساليب التعلم العميق التقليدية لا تكتشف دائمًا الأحداث النادرة في مصادر البيانات الكبيرة جدًا. ويمكن للخوارزميات المتخصصة أن تحدد المعاملات الاحتيالية التي تصطاد المحتالين فورا في الوقت الحقيقي، مع إنذارات خاطئة أقل من غيرها من نهوج التعلم الآلي.
ويجب على شركات المرافق العامة أن ترصد إنتاج الطاقة واستهلاكها في الوقت الحقيقي من أجل الاستجابة بفعالية للطلب وتحقيق الاستهلاك الأمثل للطاقة. تقوم نُهج التعلم الآلي المبتكرة بتحليل بيانات إنتاج الطاقة والطقس وأنظمة التحكم لتوفير تجربة مثلى لكل من منتجي الطاقة ومستهلكيها
الكشف الشاذ للمقاييس التشغيلية في الوقت الحقيقي مثل الغلة والاستخدام والإنتاجية - تحديد التغييرات غير المرغوب فيها في الإنتاج وتوليد تدفقات عمل آلية لاتخاذ إجراءات فورية.
وتعني التخفيضات في المعدات فقدان الإنتاجية بل والمخاطر التي يتعرض لها الموظفون. الكشف السريع وتحليل الأسباب الجذرية للأجزاء والآلات يبقيان الأنظمة تعمل بسلاسة.
فيجي كريشنامورثي، المدير الأقدم لإدارة المنتجات، Oracle
اكتشاف OCI الشاذ هو خدمة الذكاء الاصطناعي القوية والقابلة للتوسيع وسهلة الاستخدام التي تشاهد بيانات سلاسل زمنية كبيرة متعددة المتغيرات وتنبيهك عندما يتطلب الأمر اهتمامك. يستطيع المستخدمون المصدق عليهم الوصول إلى خدمة اكتشاف OCI الشاذة - تشغيل عروض السحابة العامة الخاصة بنا - من خلال واجهة برمجة تطبيقات REST أو واجهة سطر الأوامر أو مجموعة التطوير أو وحدة تحكم Oracle Cloud Infrastructure.
إنشاء نموذج ML في حلقة عمل OCI. اكتشف أوجه الخلل في الإنتاج في بضع خطوات موجهة فقط.
تحدث مباشرة مع قسم المبيعات أو الدعم.