كيف يمكننا المساعدة؟
اختر سؤالاً أو أرسل رسالة مخصصة
أسئلة سريعة
Geçmiş verilerinizi (günlükler, işlemler, sensör metrikleri) analiz ederek 'normal' davranışın neye benzediğini, mevsimsel eğilimleri ve kabul edilebilir sapmaları belirliyoruz.
Anormal olaylarla güçlü bir şekilde ilişkili olan en alakalı veri noktalarını (özellikleri) çıkararak, ham verileri makine öğrenimi algoritmalarına uygun bir formata dönüştürüyoruz.
Mükemmel şekilde etiketlenmiş devasa arıza verilerine ihtiyaç duymadan aykırı değerleri bulmada üstün olan denetimsiz veya yarı denetimli modeller (İzolasyon Ormanları veya Otokodlayıcılar gibi) eğitiyoruz.
Anormallik tespiti hızlı olmalıdır. Canlı verileri doğrudan çıkarım modeline akıtan (Apache Kafka veya AWS Kinesis kullanarak) yüksek verimli bir veri hattı kuruyoruz.
Yapay zekanın kararlarını yorumlanabilir hale getirmek için SHAP değerlerini veya LIME'ı yapılandırıyoruz. Bir anormallik tespit edildiğinde sistem, uyarıyı hangi değişkenlerin tetiklediğini tam olarak gösterir.
Sistem devreye girer. İnsan analistlerin uyarıları etiketlediği (Gerçek Pozitif/Yanlış Pozitif) bir geri bildirim döngüsü kurarak, modelin sürekli öğrenmesini ve gürültüyü azaltmasını sağlıyoruz.
نؤمن بالشفافية الكاملة. ستعرف دائماً أين يقف مشروعك وما الذي سيأتي بعد ذلك.
تقارير التقدم كل أسبوع
تواصل مع فريقك
نقاط تفتيش واضحة للتسليم
تسليم تقني كامل