Las nuevas #APIs de detección de #anomalías multivariadas en Azure Anomaly Detector permiten a los desarrolladores integrar fácilmente #IA avanzada para detectar anomalías de grupos de métricas en sus aplicaciones sin la necesidad de conocimientos de aprendizaje automático o datos etiquetados. Descubre junto a Kamal Valero y Patricio Cofre estas funcionalidades para tu #software.
Las dependencias y las inter-correlaciones entre diferentes señales ahora se cuentan como factores clave. La nueva función protege sus sistemas de misión crítica y activos físicos, como aplicaciones de software, servidores, máquinas de fábrica, naves espaciales o incluso su negocio, de fallas con una visión integral.
¿Multivariate Anomaly Detection?
La detección de anomalías multivariadas es una novedad en Azure Cognitive Services, lo que abre muchas posibilidades para nuestras aplicaciones.
Para poder entenderlo mejor, primero es importante identificar por qué deberíamos pensar en detección de anomalías y qué es:
- Permite proteger tus sistemas de misión crítica y activos físicos, como software, servidores, máquinas, etc.
- Anomaly Detector en Azure permite a los desarrolladores integrar fácilmente IA avanzada para detectar anomalías de grupos de métricas en nuestras aplicaciones.
- No necesitamos conocimientos de Machine Learning.
- Está basado en aprendizaje automático no supervisado, es decir sin necesidad de datos etiquetados.
Hasta el momento, el detector de anomalías en Azure había permitido identificar una anomalía en una variable (univariante). Con esta novedad, ahora el detector de anomalías ofrece APIs que pueden determinar si existe una anomalía considerando múltiples factores (multivariante).
Una charla imperdible
Patricio y Kamal nos han dejado una charla increíble que te invitamos a ver en este video.
¡Déjanos tu feedback!
Les agradecemos a Kamal Valero y Patricio Cofre por haberse sumado a este evento, y te invitamos a ti a que nos dejes tu feedback en esta publicación y en el video de YouTube. Y por supuesto, si te ha gustado, tu like 😀👍.
