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案例介绍
KPI异常检测能力是AI的运维的基础，也是其实现所需要的最关键的能力，如果知识基于指标做检测，准确率是不达标的，所以NAIE采用了多指标检测，比如卡方分布、BRCF、CLSTM和afforest。同样对于单指标也做了多型数据进行分析，来优化其准确率。
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KPI异常检测能力是AI的运维的基础，也是其实现所需要的最关键的能力，如果知识基于指标做检测，准确率是不达标的，所以NAIE采用了多指标检测，比如卡方分布、BRCF、CLSTM和afforest。同样对于单指标也做了多型数据进行分析，来优化其准确率。
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