19/01/2021    influxdb machine-learning anomalie label   Inscription

Bonjour à tous,

Meilleurs voeux à tous !

Pour cette première édition (virtuelle) de 2021, nous allons parler de séries temporelles et de machine learning au travers d’un retour d’expérience sur la base InfluxDB avec la société Ezako et son CTO : Julien Muller. Il nous dira comment il gère la labellisation des séries temporelles et fait de la détection d’anomalies.

Ezako est une startup spécialisée dans l’analyse de séries temporelles. Ezako aide ses clients à détecter des anomalies et à labelliser leur données de séries temporelles. Elle aide à accélérer le processus de labellisation et à analyser de grandes quantités de données d’une multitude de capteurs en temps réel. L’entreprise offre une compréhension poussée des anomalies et rend celle-ci plus facile pour les data scientists. Ezako est l’éditeur d’Upalgo, un outil de gestion des données de séries temporelles qui utilise l’IA pour détecter automatiquement des anomalies dans un flux de données.

Animé par Julien Muller - CTO, Ezako Julien est le responsable technique d’Ezako. Avant de rejoindre Ezako, Julien a travaillé pendant 12 ans chez IBM en tant qu’Architecte et Analyste Big Data sur des données hétérogènes en Californie et en France.

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Le meetup est animé par Nicolas Steinmetz de CérénIT et en collaboration avec InfluxData

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