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Wie man Anomalien erkennt und ihre Ursachen mit ML in Echtzeit analysiert

Anomalien mit modernen Streaming-Methoden erkennen

Mitschnitt des Live-Streams von Benjamin Linnik, OPITZ CONSULTING, anlässlich der Digital Xchange 2020

Wie kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen und zu verstehen? Ich zeige an einem Beispiel was mit modernen Streaming-Technologien möglich ist und gebe einen Ausblick, warum diese und künftige, noch anspruchsvollere KI-basierte Monitoring-Lösungen, in der Zukunft die globalen Finanzmärkte, Prozesse in der Fertigungsindustrie und die sichere Kommunikation weltweit absichern werden.

Die Zuhörer lernen etwas über verteilte Softwarearchitekturen, Monitoring, Logging, Apache Kafka, Jenkins, R und R Shiny. Ich stelle einen sehr einfachen, aber effektiven Time Series Clustering Algorithmus vor und zeige warum Process Mining in der Lage ist, die Ursachen von Anomalien aufzudecken.

Ihr Ansprechpartner

"Boris Thienert, OPITZ CONSULTING"

Boris Thienert

Manager Sales New Business

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