Artwork

Nội dung được cung cấp bởi The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

WNiCF - Interview with Henk - Time series, forecasts and anomaly detections, all hard problems to crack.

38:12
 
Chia sẻ
 

Manage episode 470863788 series 3553457
Nội dung được cung cấp bởi The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Send us a text

  • We discussed the challenges of working with time series data, particularly in the context of machine learning and AI, highlighting the complexity and the need for automation in feature engineering.
  • The importance of balancing accuracy and complexity in model creation was emphasized, with a focus on avoiding overfitting and ensuring models remain effective in real-world applications.
  • The potential integration of business context data, such as sales data, with cloud consumption data to enhance anomaly detection and forecasting models was proposed.
  • The discussion touched on the economic value of anomaly detection, with a focus on proving that early detection can lead to significant cost savings.
  • The target audience for the anomaly detection system was identified as FinOps managers, who would use the system to manage cloud-related financial topics and coordinate with engineers to address anomalies.

  continue reading

82 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 470863788 series 3553457
Nội dung được cung cấp bởi The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Send us a text

  • We discussed the challenges of working with time series data, particularly in the context of machine learning and AI, highlighting the complexity and the need for automation in feature engineering.
  • The importance of balancing accuracy and complexity in model creation was emphasized, with a focus on avoiding overfitting and ensuring models remain effective in real-world applications.
  • The potential integration of business context data, such as sales data, with cloud consumption data to enhance anomaly detection and forecasting models was proposed.
  • The discussion touched on the economic value of anomaly detection, with a focus on proving that early detection can lead to significant cost savings.
  • The target audience for the anomaly detection system was identified as FinOps managers, who would use the system to manage cloud-related financial topics and coordinate with engineers to address anomalies.

  continue reading

82 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Nghe chương trình này trong khi bạn khám phá
Nghe