Was heißt denn hier bitte (a)normal?
Um Störungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) prognostizieren zu können, werden zunächst historische Störungsdaten benötigt. Diese stehen häufig nicht oder nicht in ausreichender Menge zur Verfügung. Deshalb ist oftmals die automatisierte Erkennung von Anomalien die Vorstufe zur Störungsprognose. In einem Fachartikel beleuchtet Arvin Arora, Co-Founder und Geschäftsführer der AIM Agile IT Management GmbH, die Herausforderungen und Lösungsansätze zur automatischen Anomalieerkennung durch KI.
Na, neugierig geworden? Hierbei handelt es sich um einen Beitrag aus einer Printausgabe der B&I Industrie-Zeitung.
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Den oben genannten Artikel finden Sie dort auf Seite 11.
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