El Procesamiento de Eventos Complejos (CEP, por sus siglas en inglés) es una técnica de procesamiento de datos que se utiliza para analizar y procesar datos de eventos en tiempo real. El CEP se utiliza en diversas aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning, como el monitoreo de sistemas de producción, la detección de fraudes en tiempo real, la detección de intrusiones en redes y la optimización de procesos industriales.
El CEP permite analizar y correlacionar eventos en tiempo real para detectar patrones y tendencias, identificar anomalías y tomar decisiones en tiempo real. El proceso de CEP implica la definición de reglas y patrones de eventos que se deben buscar en los datos, y la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión del análisis y la detección de patrones.
El CEP se utiliza en sistemas de tiempo real en los que se espera una gran cantidad de eventos, y puede procesar grandes cantidades de datos en tiempo real para tomar decisiones en tiempo real. El CEP también se utiliza en sistemas de big data, donde los datos de eventos se almacenan en grandes almacenes de datos y se procesan posteriormente para descubrir patrones y tendencias.
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