HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

اكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي لتحليل البيانات المتدفقة

Subutai Ahmad Scott Purdy

الملخص

جزء كبير من بيانات العالم هي بيانات جريان زمني، حيث توفر الشذوذ معلومات ذات أهمية كبيرة في المواقف الحرجة. ومع ذلك، فإن اكتشاف الشذوذ في البيانات الجارية هو مهمة صعبة تتطلب من الكاشفات معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتعلم أثناء إجراء التنبؤات بشكل متزامن. نقدم تقنية جديدة لاكتشاف الشذوذ تعتمد على خوارزمية ذاكرة تسلسلية عبر الإنترنت تُعرف بـ الذاكرة الزمنية الهرمية (Hierarchical Temporal Memory - HTM). نعرض نتائجًا من تطبيق حي يكتشف الشذوذ في المؤشرات المالية في الوقت الفعلي. كما قمنا باختبار الخوارزمية على NAB، وهو معيار معلن للكشف عن الشذوذ في الوقت الفعلي، حيث حققت خوارزميتنا أفضل النتائج ضمن فئتها.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
اكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي لتحليل البيانات المتدفقة | مستندات | HyperAI