Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46999
Title: Anomaly detection using autoencoder for data quality monitoring in cloud
Other Titles: Обнаружение аномалий с использованием автоэнкодера для мониторинга качества данных в облаке
Authors: Dzik, C. S.
Piletski, I. I.
Keywords: материалы конференций;anomaly detection;autoencoder;artificial neural networks;deep learning;unsupervised learning;обнаружение аномалий;автоэнкодер;искусственные нейронные сети;глубокое обучение;неконтролируемое обучение
Issue Date: 2022
Publisher: Бестпринт
Citation: Dzik, C. S. Anomaly detection using autoencoder for data quality monitoring in cloud / C. S. Dzik, I. I. Piletski // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 67–78.
Abstract: Manyworks ar dedicated to solving the dat quality problem, a number of standards have been developed, but the problem has not been solved for decades. Moreover, this problem now requires a more complex solution due to processing large amounts of unstructured data in the cloud. This work presents the original project Autoencoder that focuses on the technology of analysis, detection and forecasting poor-quality data transmission based on machine learning and the use of neural networks.
Alternative abstract: Решению проблемы качества данных посвящено множество работ, разработан ряд стандартов, но проблема решается десятилетиями. Более того, данная проблема в настоящее время требует более сложного решения из-за обработки больших объемов неструктурированны данных в облаке. В данной работе представлен оригинальный проект Autoencoder, ориентированный на технологию анализа, обнаружения и прогнозирования некачественной передачи данных на основе машинного обучения и использования нейронных сетей.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46999
ISBN: 978-985-7267-19-4
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dzik_Anomaly.pdf1.89 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.