| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Dzik, C. S. | - |
| dc.contributor.author | Piletski, I. I. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T13:39:40Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-18T13:39:40Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.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. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-7267-19-4 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46999 | - |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | anomaly detection | ru_RU |
| dc.subject | autoencoder | ru_RU |
| dc.subject | artificial neural networks | ru_RU |
| dc.subject | deep learning | ru_RU |
| dc.subject | unsupervised learning | ru_RU |
| dc.subject | обнаружение аномалий | ru_RU |
| dc.subject | автоэнкодер | ru_RU |
| dc.subject | искусственные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | глубокое обучение | ru_RU |
| dc.subject | неконтролируемое обучение | ru_RU |
| dc.title | Anomaly detection using autoencoder for data quality monitoring in cloud | ru_RU |
| dc.title.alternative | Обнаружение аномалий с использованием автоэнкодера для мониторинга качества данных в облаке | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | 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. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|
