Artwork

Innehåll tillhandahållet av O'Reilly Radar. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av O'Reilly Radar eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå offline med appen Player FM !

Machine Learning and Analytics for Time Series Data

40:33
 
Dela
 

Manage episode 243006735 series 1427720
Innehåll tillhandahållet av O'Reilly Radar. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av O'Reilly Radar eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.
In this episode of the Data Show, I speak with Arun Kejariwal of Facebook and Ira Cohen of Anodot (full disclosure: I’m an advisor to Anodot). This conversation stemmed from a recent online panel discussion we did, where we discussed time series data, and, specifically, anomaly detection and forecasting. Both Kejariwal (at Machine Zone, Twitter, and Facebook) and Cohen (at HP and Anodot) have extensive experience building analytic and machine learning solutions at large scale, and both have worked extensively with time-series data. The growing interest in AI and machine learning has not been confined to computer vision, speech technologies, or text. In the enterprise, there is strong interest in using similar automation tools for temporal data and time series.
  continue reading

443 episoder

Artwork
iconDela
 
Manage episode 243006735 series 1427720
Innehåll tillhandahållet av O'Reilly Radar. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av O'Reilly Radar eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.
In this episode of the Data Show, I speak with Arun Kejariwal of Facebook and Ira Cohen of Anodot (full disclosure: I’m an advisor to Anodot). This conversation stemmed from a recent online panel discussion we did, where we discussed time series data, and, specifically, anomaly detection and forecasting. Both Kejariwal (at Machine Zone, Twitter, and Facebook) and Cohen (at HP and Anodot) have extensive experience building analytic and machine learning solutions at large scale, and both have worked extensively with time-series data. The growing interest in AI and machine learning has not been confined to computer vision, speech technologies, or text. In the enterprise, there is strong interest in using similar automation tools for temporal data and time series.
  continue reading

443 episoder

Alla avsnitt

×
 
Loading …

Välkommen till Player FM

Player FM scannar webben för högkvalitativa podcasts för dig att njuta av nu direkt. Den är den bästa podcast-appen och den fungerar med Android, Iphone och webben. Bli medlem för att synka prenumerationer mellan enheter.

 

Snabbguide

Lyssna på det här programmet medan du utforskar
Spela