Artwork

İçerik The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

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

38:12
 
Paylaş
 

Manage episode 470863788 series 3553457
İçerik The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

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

85 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 
Manage episode 470863788 series 3553457
İçerik The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan The FinOps Guys - Stephen Old and Frank Contrepois, The FinOps Guys - Stephen Old, and Frank Contrepois veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

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

85 bölüm

Alle Folgen

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi

Keşfederken bu şovu dinleyin
Çal

OSZAR »