[1124] 실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid / Imply 활용하기

[1124]  실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에  Druid / Imply 활용하기

이번 웨비나에서는 Druid를 활용하여 머신러닝 모델 트레이닝을 가속화하고 실시간 이상탐지에 활용하고 있는 사례에 대해서 소개합니다.


머신 러닝 모델은 모델을 훈련시키기 위해 수천 개의 데이터 포인트가 필요합니다. 이 세션에서는 모델 교육 속도를 높이기 위해 Druid가 제공하는 여러 메커니즘을 살펴봅니다. 튜플 스케치는 훈련에 다양한 메트릭이 필요한 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.


세션화 확장을 사용하여 시청률 또는 세션 경험을 예측해야 하는 사용 사례의 교육 속도를 높일 수 있습니다. 다른 시간 단위로 메트릭을 출력하는 Druid의 기능은 시간 예측을 매끄럽게 하는 데 사용할 수 있습니다.


Apache Druid®의 창시자가 설립한 Imply®는 최신 분석 애플리케이션구축을 휘한 혁신적인 데이터베이스를 개발합니다. Imply는 대화형 쿼리와 무제한 실시간 및 히스토리컬 데이터를 최상의 가격/성능과 결합하여 데이터 잠재력을 최대한 실현하는 Analytics in Motion이라고 하는 데이터 분석의 새로운 시대를 주도하고 있습니다.


바쁘시겠지만 꼭 참석하셔서 Imply의 혁신적인 솔루션을 확인해 보시기 바랍니다.







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