Algoritmi di rilevamento delle anomalie
Le tecniche alla base del rilevamento anomalie di Synapsis ML: clustering, decomposizione delle serie temporali, modelli bayesiani e analisi di correlazione.
Spiegazione del punteggio di anomalia
Come Synapsis ML calcola il punteggio di anomalia: impatto del singolo bucket, multi-bucket e delle caratteristiche, scala da 0 a 100 e rinormalizzazione.
Tipi di Job
I tipi di job di rilevamento anomalie in Synapsis ML: job a metrica singola con un rilevatore e job multi-metrica con più rilevatori, split e influencer.