الكشف عن أوجه الخلل

خوارزميات اكتشاف التشوهات الملكية

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

المعالجة المسبقة للبيانات الذكية

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.

نماذج مدربة خصيصًا

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.

خيارات المصدر المفتوح

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.

النتائج على استعداد للانطلاق

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.

سهولة التكامل والنشر

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.

قابلية التوسع عند الطلب

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.