Apa Itu Deteksi Anomali, dan Apa Manfaatnya bagi Perusahaan Anda?

Deteksi anomali dapat membantu Anda mengidentifikasi tren yang akan datang sebelum pesaing Anda. Ini dapat menandai transaksi penipuan dengan memantau lalu lintas toko online, dan menemukan kekerasan di tempat umum, sehingga memberikan kesempatan kepada tim keamanan Anda untuk ikut campur sebelum orang terluka.

Tertarik? Terdapat perusahaan pendeteksi anomali khusus yang dapat membantu Anda membangun dan mengintegrasikan perangkat lunak khusus yang dirancang untuk menemukan penyimpangan perilaku di sektor operasi Anda.

Jadi, apa itu deteksi anomali? Bagaimana cara kerjanya? Dan bagaimana Anda dapat memasukkannya ke dalam proses dan alur kerja perusahaan Anda?

Ikhtisar Konten

• Apa itu deteksi anomali?
• Bagaimana cara kerja deteksi anomali?
• Kasus penggunaan deteksi anomali kunci
• Memulai deteksi anomali
• Bagaimana ITRex dapat membantu deteksi anomali

Apa itu deteksi anomali?

Deteksi anomali adalah jenis penambangan data yang menganalisis data perusahaan untuk mendeteksi titik data yang menyimpang dari garis dasar yang ditetapkan (misalnya, perilaku standar kumpulan data). Pencilan ini biasanya menunjukkan insiden, seperti gangguan teknis pada peralatan, perubahan preferensi pelanggan, dan jenis kelainan lainnya, sehingga memungkinkan perusahaan untuk bertindak sebelum kerusakan terjadi.

Apa itu anomali?

Anomali adalah titik data yang tidak konsisten dan menyimpang dari pola yang lazim. Meskipun hal ini tidak selalu menimbulkan kekhawatiran yang signifikan, ada baiknya melakukan investigasi untuk mencegah kemungkinan eskalasi. Misalnya, lonjakan penjualan produk dapat disebabkan oleh kampanye pemasaran yang sukses, atau dapat disebabkan oleh perubahan tren dan perilaku pelanggan, yang harus diadaptasi oleh perusahaan.

Anomali data bisnis terbagi dalam tiga kategori outlier:

• Outlier global adalah titik data yang letaknya sangat jauh dari data lainnya. Anggaplah Anda menerima $7.000 di rekening bank Anda setiap bulan. Jika Anda tiba-tiba mendapat transfer sebesar $50.000, itu akan menjadi outlier global.
• Pencilan kontekstual menyimpang dari data lainnya dalam konteks yang sama. Misalnya, jika Anda tinggal di negara yang biasanya turun salju di musim dingin dan cuacanya hangat di musim panas, maka hujan salju lebat di musim dingin adalah hal yang normal. Namun mengalami hujan salju selama musim panas merupakan hal yang tidak sesuai konteks.
• Pencilan kolektif adalah ketika sebagian titik data menyimpang dari keseluruhan kumpulan data. Misalnya, jika Anda mengamati penurunan yang tidak biasa dalam penjualan beberapa produk yang tampaknya tidak berhubungan, namun kemudian Anda menyadari bahwa hal ini ada hubungannya, maka pengamatan Anda digabungkan menjadi satu outlier kolektif.

Mengapa kita memerlukan AI dalam deteksi anomali?

Sebagian besar perusahaan menangani data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar, dan data terstruktur mencakup hingga 90% informasi yang dihasilkan di dalam dinding perusahaan. Tidak mungkin memproses semua informasi ini secara manual dan menghasilkan wawasan yang bermakna — terutama jika kita berbicara tentang data tidak terstruktur, yang terdiri dari gambar, transaksi, teks bentuk bebas, dll.

Penelitian menunjukkan bahwa teknik pembelajaran mesin (ML) adalah pilihan terbaik untuk memproses kumpulan data besar yang tidak terstruktur. Bidang ini memiliki banyak sekali algoritme, dan Anda dapat memilih mana yang paling cocok untuk Anda. Anda juga bisa menggabungkan beberapa teknik ML untuk hasil yang optimal.

Bagaimana cara kerja deteksi anomali?

Ada tiga jenis utama teknik deteksi anomali berbasis AI dan ML.

• Deteksi anomali yang diawasi . Di sini, model ML dilatih dan diuji dengan kumpulan data berlabel lengkap yang berisi perilaku normal dan anomali. Pendekatan ini bekerja dengan baik ketika mendeteksi penyimpangan yang merupakan bagian dari kumpulan data pelatihan, namun teknologi tersebut tersandung ketika menghadapi anomali baru yang belum terlihat dalam pelatihan. Teknik yang diawasi memerlukan upaya manual dan keahlian domain karena seseorang perlu memberi label pada data.
• Deteksi anomali tanpa pengawasan . Metode ini tidak memerlukan pelabelan data manual. Model tersebut berasumsi bahwa hanya sebagian kecil titik data yang berbeda secara signifikan dari data lainnya yang merupakan anomali. Teknik tanpa pengawasan masih unggul dalam mengidentifikasi anomali baru yang tidak mereka saksikan selama pelatihan karena teknik tersebut mendeteksi outlier berdasarkan karakteristiknya, bukan berdasarkan apa yang mereka pelajari selama pelatihan. Namun, algoritme ini agak rumit dan arsitekturnya berupa kotak hitam, artinya pengguna tidak akan menerima penjelasan tentang bagaimana alat tersebut mengambil keputusan.
• Deteksi anomali semi-supervisi . Teknik ini melibatkan data berlabel dan tidak berlabel, sehingga mengurangi biaya anotasi manual. Selain itu, model deteksi anomali semi-supervisi masih dapat belajar setelah penerapan dan mendeteksi anomali yang belum terlihat dalam pelatihan. Seperti halnya teknik tanpa pengawasan, model ini juga dapat bekerja dengan data tidak terstruktur.

Metode deteksi anomali berbasis AI

Deteksi anomali bergantung pada kecerdasan buatan (AI) dan subtipenya, termasuk ML. Berikut lima teknik ML yang sering diterapkan dalam konteks ini.

Pembuat enkode otomatis

Autoencoder adalah jaringan saraf tiruan tanpa pengawasan yang mengompresi data dan kemudian merekonstruksinya agar semirip mungkin dengan bentuk aslinya. Algoritme ini dapat secara efektif mengabaikan noise dan merekonstruksi teks, gambar, dan jenis data lainnya. Autoencoder memiliki dua bagian:

• Encoder, yang memampatkan data masukan
• Decoder, yang mendekompresi data mendekati bentuk aslinya

Saat menggunakan autoencoder, perhatikan ukuran kode, karena ini akan menentukan tingkat kompresi. Parameter penting lainnya adalah jumlah lapisan. Dengan lebih sedikit lapisan, algoritme akan lebih cepat, namun dapat bekerja pada fitur yang lebih sedikit.

jaringan Bayesian

Teknik ini merupakan jenis model berbasis grafik probabilistik yang menghitung probabilitas berdasarkan inferensi Bayesian. Node dalam grafik berhubungan dengan variabel acak, sedangkan tepi mewakili ketergantungan bersyarat yang memungkinkan model membuat kesimpulan.

Jaringan Bayesian digunakan dalam diagnostik, pemodelan sebab akibat, penalaran, dan banyak lagi. Dalam deteksi anomali, metode ini sangat berguna untuk mendeteksi penyimpangan halus yang sulit dikenali menggunakan teknik lain. Metode ini juga dapat mentolerir data yang hilang selama pelatihan dan akan tetap memiliki performa yang solid jika dilatih pada kumpulan data kecil.

Model berbasis kepadatan

Ini adalah teknik pengelompokan ML tanpa pengawasan yang mendeteksi pola hanya mengandalkan lokasi spasial dan jarak antar tetangga. Ini membandingkan nilai kepadatan suatu titik data dengan kepadatan titik data tetangganya. Sebuah outlier (anomali) akan memiliki nilai kepadatan yang lebih rendah dibandingkan populasi data lainnya.

Mendukung mesin vektor (SVM)

Ini adalah algoritma ML terawasi yang biasa digunakan untuk klasifikasi. Namun, ekstensi SVM juga dapat beroperasi di lingkungan tanpa pengawasan. Teknik ini menggunakan hyperplanes untuk membagi titik data ke dalam kelas.

Meskipun SVM biasanya bekerja dengan dua kelas atau lebih, dalam deteksi anomali, SVM dapat menganalisis masalah satu kelas. Ia mempelajari “norma” untuk kelas yang satu ini dan menentukan apakah suatu titik data dapat menjadi milik kelas ini atau apakah itu outlier.

Model Campuran Gaussian (GMM)

GMM adalah teknik pengelompokan probabilistik. Teknik ini mengklasifikasikan data ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan distribusi probabilitas. Ini mengasumsikan bahwa titik data termasuk dalam campuran distribusi Gaussian dengan parameter yang tidak diketahui, dan mendeteksi anomali dengan melihat data di wilayah dengan kepadatan rendah.

Kasus penggunaan deteksi anomali kunci

Sekarang setelah Anda mengetahui cara kerja deteksi anomali di balik layar dan teknik AI yang diandalkannya, inilah saatnya mempelajari beberapa contoh deteksi anomali di berbagai industri.

Deteksi anomali dalam layanan kesehatan

Deteksi anomali dapat bermanfaat bagi sektor medis dengan membantu dokter mengidentifikasi masalah apa pun pada kesehatan pasien, mendeteksi peningkatan jumlah pasien rawat inap, memberi tahu staf medis sebelum terlambat, dan membantu dalam diagnosis dan pemilihan pengobatan. Semua ini mengurangi pekerjaan manual dan beban kognitif yang dialami dokter.

Namun, deteksi anomali memiliki tantangan unik dalam layanan kesehatan.

Salah satu permasalahannya adalah sulitnya menetapkan garis dasar (yaitu, perilaku normal) jika menyangkut diagram medis yang berbeda. Misalnya, elektroensefalogram pada orang sehat bervariasi berdasarkan karakteristik individu. Para peneliti mengidentifikasi variasi yang cukup besar pada anak-anak, dan terdapat perbedaan pada orang dewasa tergantung pada kelompok umur dan jenis kelamin.

Aspek lainnya adalah model ML harus sangat akurat, karena kehidupan masyarakat akan bergantung pada performanya.

Algoritme deteksi anomali medis dapat menganalisis informasi berikut:

• Tanda-tanda vital dan parameter lain diukur dengan perangkat IoT medis
• Gambar medis, seperti sinar-X dan CT scan, yang menunjukkan tanda-tanda tumor jinak dan ganas, infeksi, dan kondisi kesehatan lainnya
• Klaim asuransi kesehatan, membantu mengidentifikasi dan memblokir aktivitas penipuan. Hal ini dapat menjadi terobosan baru dalam asuransi kesehatan karena hingga 10% pengeluaran tahunan Medicare dan Medicaid saat ini digunakan untuk klaim penipuan.

Salah satu contoh deteksi anomali datang dari tim peneliti di Afrika Selatan. Mereka berhasil menggabungkan autoencoder dan teknik peningkatan gradien ekstrem untuk memantau variabel fisiologis pasien COVID-19 dan mendeteksi anomali apa pun yang mengindikasikan penurunan kesehatan.

Tim lain tidak hanya berfokus pada pendeteksian anomali, tetapi juga menjelaskan mengapa alat tersebut menandai anomali tersebut. Jadi, pertama-tama, mereka menggunakan teknik deteksi anomali untuk menemukan penyimpangan dan kemudian menerapkan algoritme penambangan aspek untuk menguraikan serangkaian fitur di mana titik data tertentu dianggap sebagai outlier.

Deteksi anomali dalam hiburan

Lingkungan olahraga dan hiburan mengandalkan pemantauan keamanan berbasis video yang ekstensif dengan ratusan kamera. Oleh karena itu, tim keamanan tidak mungkin mengenali dan bereaksi terhadap kecelakaan tepat waktu jika rekaman tersebut ditinjau secara manual. Berkat ML, algoritme dapat menganalisis streaming video dari setiap kamera di fasilitas tersebut dan mendeteksi pelanggaran keamanan.

Saat model ML terus belajar dalam pekerjaannya, mereka dapat menemukan ancaman dan pelanggaran yang tidak disadari oleh operator manusia Anda. Algoritme ini dapat mendeteksi vandalisme, kerusuhan di antara penonton, asap, benda mencurigakan, dan banyak lagi, serta mengingatkan staf keamanan sehingga mereka punya waktu untuk bertindak dan mencegah kerusakan reputasi dan tanggung jawab.

Salah satu proyek tersebut berasal langsung dari portofolio kami. Sebuah perusahaan hiburan yang berbasis di AS dengan ruang permainan yang berlokasi di seluruh negeri beralih ke ITRex untuk membangun solusi deteksi anomali berbasis ML yang akan diintegrasikan ke dalam sistem pengawasan video berbasis cloud mereka. Aplikasi ini akan menangkap segala perilaku berbahaya dan kekerasan, seperti merusak mesin slot. Hal ini juga akan menyederhanakan proses administrasi dengan menemukan barang-barang yang terlupakan dan mesin-mesin yang rusak.

Tim kami membuat model ML yang disesuaikan menggunakan autoencoder variasional. Kami mengumpulkan kumpulan data pelatihan yang terdiri dari 150 video yang menggambarkan kekerasan fisik dan kerusakan properti dan memproses video tersebut terlebih dahulu dengan kerangka OpenCV. Kemudian, kami mengandalkan perpustakaan torchvision untuk menormalkan dan menambah data dan menggunakannya untuk melatih algoritma ML.

Solusi yang dihasilkan mengandalkan validasi silang untuk menemukan anomali. Misalnya, ia dapat mengidentifikasi mesin slot yang tidak berfungsi dengan “membaca” pesan kesalahan di layar dan memvalidasinya terhadap templat layar yang tersedia. Solusi terakhir terintegrasi dengan mulus ke dalam sistem keamanan berbasis cloud klien, memantau mesin slot 24/7, dan memberi tahu personel keamanan setiap kali mendeteksi anomali.

Deteksi anomali di bidang manufaktur

Ketika proses manufaktur menjadi semakin otomatis, mesin menjadi lebih kompleks dan fasilitas bertambah besar. Akibatnya, pendekatan pemantauan tradisional tidak lagi memadai.

Teknik deteksi anomali dapat menggambarkan berbagai penyimpangan dari norma di fasilitas Anda dan memberi tahu Anda sebelum hal tersebut meningkat dan bahkan belajar membedakan antara masalah kecil dan masalah yang mendesak.

Ada banyak manfaat deteksi anomali untuk manufaktur. Alat-alat ini dapat menemukan masalah berikut:

• Peralatan tidak berfungsi . Bekerja sama dengan pembuat sensor Internet of Things (IoT), algoritme AI dapat memantau berbagai parameter perangkat, seperti getaran, suhu, dll., dan menangkap setiap penyimpangan dari norma. Perubahan tersebut dapat menunjukkan bahwa peralatan kelebihan beban, tetapi juga dapat berarti awal dari kerusakan. Algoritme akan menandai peralatan untuk pemeriksaan lebih lanjut. Ini juga disebut pemeliharaan prediktif.
• Kurang dimanfaatkannya peralatan . Solusi deteksi anomali berbasis ML dapat melihat perangkat mana yang tidak digunakan dalam waktu lama dan mendesak operator untuk menyeimbangkan distribusi beban.
• Bahaya keselamatan . Dengan memantau rekaman kamera keamanan, perangkat lunak pendeteksi anomali dapat mengenali karyawan yang tidak mematuhi protokol keselamatan pabrik, sehingga membahayakan kesejahteraan mereka. Jika karyawan Anda menggunakan perangkat yang dapat dikenakan untuk memantau keselamatan, ML dapat menganalisis data sensor untuk mengenali pekerja yang kelelahan dan sakit, lalu mendorong mereka untuk beristirahat atau keluar pada hari itu.
• Masalah infrastruktur . Algoritme ML dapat mendeteksi kebocoran air atau gas dan kerusakan infrastruktur lainnya dan memberi tahu pengelola lokasi terkait.

Contoh solusi deteksi anomali manufaktur berasal dari Hemlock Semiconductor, produsen polisilikon hiper-murni yang berbasis di AS. Perusahaan menerapkan deteksi anomali untuk mendapatkan visibilitas ke dalam prosesnya dan mencatat setiap penyimpangan dari pola produksi optimal. Perusahaan melaporkan penghematan sekitar $300.000 per bulan dalam konsumsi sumber daya.

Deteksi anomali di ritel

Deteksi anomali dapat membantu pengecer mengidentifikasi pola perilaku yang tidak biasa dan menggunakan wawasan ini untuk meningkatkan operasi serta melindungi bisnis dan pelanggan mereka. Algoritme AI dapat menangkap perubahan permintaan klien dan mengingatkan pengecer untuk berhenti membeli produk yang tidak akan terjual sambil menyetok ulang barang yang banyak diminati. Selain itu, anomali dapat mewakili peluang bisnis pada tahap awal, sehingga pengecer dapat memanfaatkannya sebelum kompetisi. Dalam kasus eCommerce, pemilik situs web dapat menerapkan model deteksi anomali untuk memantau lalu lintas guna menemukan perilaku tidak biasa yang mungkin menandakan aktivitas penipuan.

Selain itu, pengecer dapat menggunakan teknik deteksi anomali untuk mengamankan lokasi mereka. Di ITRex, kami melakukan serangkaian PoC untuk membangun solusi yang dapat mendeteksi ekspresi kekerasan, seperti perkelahian, dalam video yang disiarkan melalui kamera keamanan yang ditempatkan di pusat perbelanjaan dan tempat umum lainnya. Solusinya bergantung pada metode deteksi anomali jaringan saraf konvolusional 3D, yang dilatih pada kumpulan data pertarungan yang luas. Algoritma ML jenis ini diketahui memiliki kinerja yang baik dalam tugas deteksi tindakan. Jika Anda tertarik dengan solusi seperti itu, kami dapat menunjukkan demo lengkapnya untuk memulai. Kemudian, tim kami akan menyempurnakan algoritme dan menyesuaikan pengaturannya agar sesuai dengan lokasi dan bisnis Anda secara spesifik, dan kami akan mengintegrasikannya dengan lancar ke dalam sistem keamanan Anda yang ada.

Memulai deteksi anomali

Seperti yang Anda lihat, melatih model AI khusus untuk mendeteksi anomali secara langsung dapat menjadi tantangan teknis. Itu sebabnya tim kami menyiapkan panduan lima langkah bagi perusahaan yang mengincar teknologi baru ini. Gulir ke bawah untuk mengetahui beberapa tip ahli — dan pertimbangkan untuk mengunduh panduan bisnis AI kami jika Anda baru mengenal AI atau mencari informasi lebih lanjut tentang aplikasi AI dan biaya proyek.

Langkah 1: Tentukan bagaimana Anda akan melakukan pendekatan terhadap deteksi anomali

Ada dua pilihan di sini. Anda mencari anomali tertentu dalam data Anda, atau Anda ingin menandai segala sesuatu yang menyimpang dari perilaku standar. Apa yang Anda pilih di sini akan memengaruhi data pelatihan Anda dan membatasi pemilihan teknik AI.

Jika Anda ingin menangkap setiap peristiwa yang menyimpang dari garis dasar, Anda akan melatih model pada kumpulan data besar yang mewakili perilaku normal. Misalnya, jika Anda bekerja di bidang berkendara dan keselamatan lalu lintas, kumpulan data Anda akan terdiri dari video yang menunjukkan berkendara yang aman.

Misalkan Anda ingin mendeteksi anomali tertentu — misalnya, tabrakan mobil, namun bukan pelanggaran kecil, seperti mengemudi melalui lampu merah. Dalam hal ini, kumpulan data pelatihan Anda akan menyertakan video atau gambar tabrakan mobil.

Langkah 2: Gabungkan dan pra-proses set data pelatihan

Hasil dari langkah sebelumnya akan membantu Anda memutuskan jenis data yang Anda butuhkan.

Kumpulkan data dari sumber internal perusahaan Anda atau gunakan kumpulan data yang tersedia untuk umum. Kemudian, bersihkan data ini untuk menghilangkan duplikat dan entri yang salah atau tidak seimbang. Saat kumpulan data dibersihkan, Anda dapat menggunakan penskalaan, normalisasi, dan teknik transformasi data lainnya untuk membuat kumpulan tersebut sesuai untuk algoritme AI. Bagi kumpulan data Anda menjadi tiga bagian:

• Data pelatihan untuk mengajarkan model
• Validasi data untuk mengevaluasi performa model selama pelatihan
• Menguji data untuk menilai kinerja setelah menyelesaikan proses pelatihan

Untuk informasi lebih lanjut, lihat panduan mendetail kami tentang cara menyiapkan data untuk pembelajaran mesin.

Langkah 3: Pilih teknik deteksi anomali Anda

Langkah ini hanya relevan jika Anda ingin membuat solusi khusus. Anda atau vendor teknologi Anda akan memilih teknik AI yang paling sesuai untuk mengatasi masalah bisnis. Ada tiga faktor utama yang perlu dipertimbangkan di sini:

• Tugas yang ada (lihat Langkah 1 di atas). Jika Anda ingin mendeteksi anomali yang ditentukan secara spesifik, Variational Autoencoder (VAE) adalah pilihan yang bagus.
• Persyaratan teknis . Ini mungkin mencakup tingkat akurasi dan detail yang ingin Anda capai. Misalnya, jika Anda ingin melatih model ML yang mendeteksi anomali dalam video, kuncinya adalah menentukan kecepatan frame yang optimal, karena algoritma yang berbeda menganalisis frame pada kecepatan yang berbeda. Selama anomali yang ingin Anda deteksi dapat terjadi dalam satu detik, Anda disarankan untuk mempelajari setiap frame dalam klip video, dan menggunakan algoritme yang lebih lambat, seperti VAE, menjadi tidak praktis. Dekomposisi Nilai Singular (SVD), di sisi lain, dapat melakukan pekerjaan ini jauh lebih cepat.
• Ukuran set data pelatihan Anda . Beberapa model, seperti autoencoder, tidak dapat dilatih dengan benar pada kumpulan data kecil.

Langkah 4: Bangun/beli dan latih modelnya

Anda dapat membeli perangkat lunak pendeteksi anomali yang sudah jadi atau menerapkan sistem khusus yang sesuai dengan kebutuhan unik Anda dan disesuaikan dengan jenis anomali yang Anda minati.

Anda dapat memilih sistem deteksi anomali siap pakai ketika Anda memiliki sumber daya keuangan terbatas, tidak ada kumpulan data pelatihan khusus, atau tidak ada waktu untuk pelatihan model, dan Anda dapat menemukan vendor yang telah menawarkan solusi yang dapat mendeteksi jenis anomali Anda khawatir dengan. Namun perlu diingat bahwa solusi ini memiliki asumsi bawaan mengenai karakteristik data dan akan berfungsi dengan baik selama asumsi tersebut berlaku. Namun, jika data perusahaan Anda menyimpang dari data dasar tersebut, algoritme mungkin tidak mendeteksi anomali dengan akurasi yang sama.

Jika Anda memiliki cukup data untuk melatih algoritme AI, Anda dapat menyewa perusahaan pengembangan ML untuk membangun dan melatih solusi deteksi anomali khusus. Opsi ini akan dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda dan sesuai dengan proses Anda. Manfaat besar lainnya adalah Anda masih dapat mengoptimalkan solusi ini bahkan setelah penerapan. Anda dapat mengubah pengaturannya agar bekerja lebih cepat atau fokus pada parameter yang berbeda, bergantung pada perubahan kebutuhan bisnis Anda.

Langkah 5: Terapkan dan pantau solusinya

Anda akan menerapkan solusi deteksi anomali baik secara lokal atau di cloud. Jika Anda bekerja dengan ITRex, kami memiliki dua opsi untuk Anda pilih:

• Deteksi anomali berbasis cloud , tempat kami mengumpulkan data dari sistem perangkat lunak, perangkat, dan layanan pihak ketiga Anda dan mengirimkannya ke cloud untuk disimpan dan diproses guna mengurangi beban sumber daya lokal Anda.
• Deteksi anomali tepi , di mana algoritme ML menganalisis data Anda secara lokal dan hanya mengunggah sebagian data ke cloud. Pendekatan ini paling cocok untuk sistem penting yang tidak mentoleransi penundaan, seperti kendaraan otonom dan solusi IoT medis.

Algoritme ML terus belajar sambil bekerja, yang memungkinkan mereka beradaptasi dengan jenis data baru. Namun hal ini juga berarti bahwa mereka dapat memperoleh bias dan kecenderungan-kecenderungan lain yang tidak diinginkan. Untuk menghindari skenario ini, Anda dapat menjadwalkan audit untuk mengevaluasi ulang kinerja algoritme dan menerapkan penyesuaian yang diperlukan.

Bagaimana ITRex dapat membantu deteksi anomali

Di ITRex Group, kami memiliki pengalaman luas dengan model ML, seperti Beta-Variational Autoencoders (Beta-VAE) dan Gaussian Mixture Models (GMM), IoT, analisis data, dan visualisasi data. Kami telah menerapkan teknologi ini di berbagai industri, sehingga kami menyadari hal spesifik yang ditimbulkan oleh sektor yang memiliki regulasi ketat, seperti layanan kesehatan. Kami menggunakan kombinasi teknologi sumber terbuka dan kepemilikan, seperti alat penambangan data dan kerangka kerja ML, untuk mengembangkan solusi khusus dan mengintegrasikannya ke dalam proses bisnis Anda.

Solusi kustom berbasis AI kami untuk deteksi anomali dapat bekerja dengan kedua tugas tersebut — mendeteksi anomali yang telah ditentukan sebelumnya dan menemukan penyimpangan apa pun dari perilaku standar yang telah ditetapkan. Anda dapat memilih cloud untuk menghemat infrastruktur, atau kami dapat membuat sistem berjalan secara lokal untuk mendukung aplikasi penting yang tidak mentoleransi latensi.

Tertarik untuk menerapkan sistem deteksi anomali? Hubungi kami ! Kami dapat membantu Anda membuat dan melatih model ML khusus. Bahkan jika Anda memilih solusi siap pakai, jika solusi tersebut bersifat open-source dan memiliki API, kami masih dapat melatihnya kembali pada data Anda sendiri agar lebih sesuai dengan sistem Anda!

Awalnya diterbitkan di https://itrexgroup.com pada 1 Agustus 2023.