تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvalu**اكتشاف الشذوذ المعزز بالذكاء الاصطناعي لإدارة جودة بيانات السحابة القابلة للتوسع** إن ضمان جودة عالية للبيانات أمر بالغ الأهمية لتحليلات موثوقة واتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية لاكتشاف الشذوذ في خطوط أنابيب البيانات السحابية غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتوسع والدقة. يقدم هذا الجلسة إطارًا عمليًا معززًا بالذكاء الاصطناعي تم تصميمه لأتمتة وتحسين اكتشاف الشذوذ في البيئات الحديثة الأصلية للسحابة. باستخدام تقنيات متقدمة للتعلم الآلي، بما في ذلك النماذج الخاضعة للإشراف واكتشاف الشذوذ غير الخاضع للإشراف، يقوم النظام برصد تدفقات البيانات باستمرار، والتعلم من الأنماط التاريخية، وتحديد الشذوذ بدقة في الوقت الفعلي. ويقلل بشكل كبير من عدد التحذيرات الخاطئة، ويتكيّف مع سلوك خطوط الأنابيب المتغيرة عبر هياكل متنوعة. يتكامل هذا النهج بسلاسة مع منصات البيانات القابلة للتوسع، ويوفر حلاً مرنًا لإدارة جودة البيانات على نطاق المؤسسات. وأظهرت التطبيقات الواقعية تحسنًا في اكتشاف المشكلات، وانخفاض زمن التأخير، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال تمكين معالجة أسرع وتوفير موارد الهندسة لأجل المبادرات الاستراتيجية. سيكتسب المشاركون رؤى حول تصميم النماذج واستراتيجيات النشر والدروس المستفادة من التنفيذ في بيئة الإنتاج. ويُبرز هذا الحديث كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل ممارسات موثوقية البيانات ويدفع بتحقيق نتائج أفضل من خلال الأتمتة الذكية في السحابة.
عرض الخريطة
