Artwork

A tartalmat a O'Reilly Media biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a O'Reilly Media vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Machine learning and analytics for time series data

40:31
 
Megosztás
 

Manage episode 372641225 series 3497926
A tartalmat a O'Reilly Media biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a O'Reilly Media vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

In this episode of the Data Show, I speak with Arun Kejariwal of Facebook and Ira Cohen of Anodot (full disclosure: I’m an advisor to Anodot). This conversation stemmed from a recent online panel discussion we did, where we discussed time series data, and, specifically, anomaly detection and forecasting. Both Kejariwal (at Machine Zone, Twitter, and Facebook) and Cohen (at HP and Anodot) have extensive experience building analytic and machine learning solutions at large scale, and both have worked extensively with time-series data. The growing interest in AI and machine learning has not been confined to computer vision, speech technologies, or text. In the enterprise, there is strong interest in using similar automation tools for temporal data and time series.

We had a great conversation spanning many topics, including:

  • Why businesses should care about anomaly detection and forecasting; specifically, we delve into examples outside of IT Operations & Monitoring.
  • (Specialized) techniques and tools for automating some of the relevant tasks, including signal processing, statistical methods, and machine learning.
  • What are some of the key features of an anomaly detection or forecasting system.
  • What lies ahead for large-scale systems for time series analysis.

Related resources:

  continue reading

15 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 372641225 series 3497926
A tartalmat a O'Reilly Media biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a O'Reilly Media vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

In this episode of the Data Show, I speak with Arun Kejariwal of Facebook and Ira Cohen of Anodot (full disclosure: I’m an advisor to Anodot). This conversation stemmed from a recent online panel discussion we did, where we discussed time series data, and, specifically, anomaly detection and forecasting. Both Kejariwal (at Machine Zone, Twitter, and Facebook) and Cohen (at HP and Anodot) have extensive experience building analytic and machine learning solutions at large scale, and both have worked extensively with time-series data. The growing interest in AI and machine learning has not been confined to computer vision, speech technologies, or text. In the enterprise, there is strong interest in using similar automation tools for temporal data and time series.

We had a great conversation spanning many topics, including:

  • Why businesses should care about anomaly detection and forecasting; specifically, we delve into examples outside of IT Operations & Monitoring.
  • (Specialized) techniques and tools for automating some of the relevant tasks, including signal processing, statistical methods, and machine learning.
  • What are some of the key features of an anomaly detection or forecasting system.
  • What lies ahead for large-scale systems for time series analysis.

Related resources:

  continue reading

15 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás