Séance de cours
Cette séance de cours de l'instructeur couvre les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur le déluge de types de données complexes comme les séries temporelles, le texte, l'audio, les images et les vidéos. Il explore l'ubiquité des séquences de données et le besoin d'outils automatisés pour détecter les anomalies dans les données en streaming. Le discours s'inscrit dans le cadre du SAND pour la détection d'anomalies subséquentes en streaming, mettant en évidence la complexité des anomalies de séries chronologiques et l'importance des solutions contextuelles. Il traite également de méthodes de pointe comme la quantification des produits et la quantification des écarts-Aware pour améliorer la précision et le temps d'exécution dans les tâches de recherche de similarité.