Hoe anomalieën worden opgespoord in de financiële markt

Wanneer we gaan kijken naar de meest talrijke toepassing van machine learning, zien we al snel dat je uitkomt bij anomalie detectie. Alle data worden op deze manier gedetecteerd. Wanneer datapunten niet in een dataset passen wordt het anomalieën genoemd.  Als de waarde beduidend afwijkt van de norm, wordt dit al snel als een data-alarm gezien. Anomaly detection voor de financiële markt maakt het dan al snel mogelijk om deze gevaren snel te gaan herkennen. In de praktijk gebeurt dit door gadgets te detecteren, deze gadgets gebruiken dan meer energie als dat als normaal wordt ervaren.

Patroonherkenning met behulp van Machine learning

Wanneer je dus precies wilt weten wat anomalie is, kun je het in het klein zien, dat het, het ontdekken van patronen is die afwijkingen vertonen. Wel moet dit zeer nauwkeurig gedaan worden, zodat er goede gegevens uit gehaald kunnen worden.

Anomaly detection voor de financiële markt

Bij Tuurings wordt er veel verzameld, geanalyseerd én genormaliseerd. Dit wordt gedaan met erg veel data, deze zetten ze dan weer om in performance statistieken die wel zinvol zijn. Hierdoor wordt er meteen een holistisch beeld geschept. De standaard learning engine machines, hebben ingebouwde anomalie detectie. Doordat dit zo is worden de volgende mogelijkheden al heel snel out of the box realiseerbaar gemaakt: 

• Het creëren op historische voorspelde een real time data. Tuuring creëert deze baselines zodat ze inzicht hebben In de historie, outlier analyse en in de toekomstige performers prognoses. Dit wordt gedaan met behulp van machines die geïntegreerde learning engines hebben. Ook kunnen de dashboards aangepast worden, zodat de analytische data en inzicht kan worden weergegeven.

• Het verbeteren van de efficiënte applicaties ketens, doordat er veranderingen zijn In de metrieke, worden waarschuwingen sneller weergegeven in de software. Ook worden deze doorgegeven aan ITSM-toepassingen van anderen. Hierdoor kunnen problemen nog sneller worden opgelost én kan de hoofdoorzaak nog beter worden geanalyseerd.

• Ook wordt er een combinatie gemaakt van data van alle apps, de werkplekken en de cloud. Tuuring verzamelt al deze belangrijke informatie uit zijn apps, werkplekken en cloud en deze worden daarna gebundeld in een dataprogramma en dit maakt het dan weer mogelijk om machine learning te gebruiken.

Data verzameling
De aanpak van tuuring vind je hier Ze verzamelen dus enorm veel data uit bronnen om zo die silo’s weer te doorbreken. Wanneer al deze data verzameld is, richt dit zich weer op alles wat met performers te maken kan hebben. Denk aan platformen en oplossing voor applicaties, workspaces en gebruikers. Dit is bedrijf gerelateerde data en heeft een zelfontwikkeling APM-oplossingen. Zo kunnen bedrijven detectie analyse en optimalisatie zelf gaan uitvoeren