تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvalu**اكتشاف الشذوذ باستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة جودة بيانات السحابة القابلة للتوسع** يُعد ضمان جودة بيانات عالية أمرًا بالغ الأهمية لتحليلات موثوقة واتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية لاكتشاف الشذوذ في خطوط أنابيب بيانات السحابة غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتوسع والدقة. يقدم هذا الجلسة إطارًا عمليًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممًا لأتمتة وتحسين اكتشاف الشذوذ في البيئات الحديثة الأصلية للسحابة. باستخدام تقنيات متقدمة للتعلم الآلي، بما في ذلك النماذج الخاضعة للإشراف وتقنيات اكتشاف الشذوذ غير الخاضعة للإشراف، يقوم النظام بمراقبة تدفقات البيانات باستمرار، والتعلم من الأنماط التاريخية، وتحديد الشذوذ بدقة في الوقت الفعلي. ويقلل بشكل كبير من عدد التحذيرات الكاذبة، 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، وتقليل زمن التأخير، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال تمكين المعالجة الأسرع وإطلاق موارد الهندسة لدعم 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 ويحقق نتائج أفضل من خلال الأتمتة الذكية في السحابة.
عرض الخريطة
