تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvalu**الكشف عن الشذوذ باستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة جودة بيانات السحابة على نطاق واسع** إن ضمان جودة بيانات عالية أمر بالغ الأهمية لتحليلات موثوقة واتخاذ قرارات مدروسة. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية لكشف الشذوذ في خطوط أنابيب بيانات السحابة غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتوسع والدقة. يقدم هذا الجلسة إطارًا عمليًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممًا لأتمتة وتعزيز الكشف عن الشذوذ في البيئات الحديثة المستندة إلى السحابة. باستخدام تقنيات متقدمة للتعلم الآلي، تشمل نماذج خاضعة للإشراف وتقنيات كشف الشذوذ غير الخاضعة للإشراف، يقوم النظام بمراقبة تدفقات البيانات باستمرار، والتعلم من الأنماط التاريخية، وتحديد الشذوذ بدقة في الوقت الفعلي. ويقلل بشكل كبير من الإيجابيات الخاطئة، ويتكيّف مع سلوكيات خطوط الأنابيب المتغيرة عبر هياكل متنوعة. يتكامل هذا النهج بسلاسة مع منصات البيانات القابلة للتوسع، ويوفر حلاً مرنًا لإدارة جودة البيانات على نطاق المؤسسة. وقد أظهرت التطبيقات الواقعية تحسينات في اكتشاف المشكلات، وتقليل زمن الانتظار، 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. ويبرز هذا الحديث كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل ممارسات موثوقية البيانات ويدفع بتحقيق نتائج أفضل من خلال الأتمتة الذكية في البيئة السحابية.
عرض الخريطة
