腾讯:机器学习构建通用的数据异常检测平台

2018 年 5 月 1 日 全球人工智能 活动家

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你还在人工设置告警阈值吗?AI风暴来袭,你是否考虑过将AI技术应用到监控领域? 模型、特征、训练、样本,这些在机器学习领域常用的概念离我们不再遥远。

此次活动家带给大家的是AICon 全球人工智能与机器学习技术大会深度培训上的分享,本次将给大家完整介绍如何结合机器学习算法构建通用的时序类数据异常检测平台。包含对算法的选型,在百万级数据异常检测应用中遇到的问题与解决方案等,让你可以在有限时间内快速了解一个AI技术在运维场景下的应用案例。找人工智能与机器学习技术大会就上活动家!

一、背景

三、落地

四、下一步


来自:活动家

原文链接:https://www.toutiao.com/a6549330018923708941/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&timestamp=1525092682&app=news_article&utm_source=weixin&iid=31540516537&utm_medium=toutiao_android&wxshare_count=1

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异常值检测是数据挖掘中数据准备的重要环节 ,也 是学界探讨和研究的内容 。目前主要有3种策略 : (1)统计法:对样本总体分布作出假设的基础上,构造如四分位点、标准差等统计量进行检测,主要适用于单属性值的情况。 (2)距离法:将两个样本视为维空间的两点,计算两点间的Minkowski,Chebyshev或Mahalanobis距离来度量,此方法 能够应用 于多元 数值 ,但 没有综合考虑总体分布的因素,导致 太依赖于参数的选择。 (3)分类法: 建立分类模 型判断数据类别,以认定其是否与总体偏 离 ,一般 需要有大量样本集 以训练分类模型,并且此方法判断的颗粒度较大,相对于精细的数据要求显得误判率较高。
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