De Twitter a Swift: detección de anomalías en la construcción.
Twitter (ahora X), allá por 2015 creó un algoritmo de detección de anomalías para usarlo en el seguimiento de tendencias entre sus millones de usuarios.
Este paquete, realizado íntegramente en R, sigue siendo muy utilizable. Fue diseñado para poder detectar anomalías globales y locales.y es capaz de detectar con éxito una amplia variedad de anomalías. Para obtener una lista completa de lo que puede y no puede detectar, consulte Prueba de Anomaly.io del algoritmo originalya que es muy completo.
¿Por qué no 🤷♂️? Estaba aburrido.
El algoritmo de detección de anomalías de Twitter es un marco estadístico diseñado para detectar anomalías o valores atípicos en un conjunto de datos de series temporales.
Hay dos componentes centrales principales del algoritmo.
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