Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/17228
Τίτλος: | Real-time Anomaly Detection at Scale |
Συγγραφείς: | Γαβαλάς, Νικόλαος Κοζύρης Νεκτάριος |
Λέξεις κλειδιά: | Machine Learning Anomaly Detection Real-Time Systems Distributed Stream Processing Big Data |
Ημερομηνία έκδοσης: | 13-Μαρ-2019 |
Περίληψη: | Anomaly Detection is a field of Machine Learning used by systems to identify observations that differ from the majority of data and are often linked directly to unexpected behaviour, errors, and other forms of novelties. Common applications of Anomaly Detection include but are not limited to credit card fraud detection, machinery or computer behaviour monitoring, network intrusion detection, real-time analytics, etc. In this thesis we study algorithms and methods for Anomaly Detection that enable identification of outliers both in real-time, in order to prevent unwanted events as soon as possible, and at a big scale, since the volume of data in our era is growing exponentially. |
URI: | http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/17228 |
Εμφανίζεται στις συλλογές: | Διπλωματικές Εργασίες - Theses |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
thesis_gavalas.pdf | 1.99 MB | Adobe PDF | Εμφάνιση/Άνοιγμα |
Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.