在初期阶段,对于未标注的数据,我们通过无监督学习算法对疑似异常数据进行识别,并将结果反馈给运维专家进行二次经验判定,来调整告警的准确性。在长期的项目中,将专家在日常运维中发现的异常数据纳入标注的数据池中,通过有监督的机器学习算法训练。将多种异常检测的算法进行集成...
显示全部在初期阶段,对于未标注的数据,我们通过无监督学习算法对疑似异常数据进行识别,并将结果反馈给运维专家进行二次经验判定,来调整告警的准确性。在长期的项目中,将专家在日常运维中发现的异常数据纳入标注的数据池中,通过有监督的机器学习算法训练。将多种异常检测的算法进行集成来提高告警的准确性。具体实现需要结合场景、算法、专家判断综合探索,无法一概而论
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