Großskaliges Machine-Learning und KI durch verbesserte Datenqualität - Seguridad Mania.com - España y América Latina

Die Implementierung kritischer maschineller lernbasierter Business Applikationen, von Know Your Customer (KYC) über Anti-Geldwäsche (AML) bis hin zur Betrugserkennung, ist schwierig, wenn Daten falsch, unvollständig, schlecht formatiert oder aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Modelle des Machine Learning benötigen große Mengen an zuverlässigen, aktuellen und sauberen Daten, um ihre Arbeit zu leisten. Der Aufbau von Datenbereinigungs- und Entitätslösungsprozessen auf Big Data Plattformen wie Hadoop und Spark ist kein Kinderspiel. Wenn Modelle endlich in die Praxis umgesetzt werden, sind die Daten schnell veraltet. Wie also halten Sie die Daten in Ihrem Cluster zuverlässig mit den transaktionalen Quellsystemen in der Produktion synchron? Erfahren Sie in diesem Webinar, wie die wichtigsten Herausforderungen des Machine Learning, selbst in einigen der schwierigsten Anwendungsfälle, durch Echtzeit-Datenintegration und skalierbare Datenqualität bewältigt werden können