Datadog entrenó su modelo Toto con aproximadamente un billón de puntos de datos de series temporales, aprovechando un 75% de métricas de observabilidad cuidadosamente seleccionadas y un 25% procedente del conjunto LOTSA, lo que proporcionó una base rica y heterogénea para el aprendizaje.
Para garantizar diversidad y calidad en los datos, emplearon técnicas como padding y masking junto con aumentos de datos que incluyen desplazamientos aleatorios y muestreo gaussiano; de este modo se simularon variaciones reales y se redujo el sobreajuste.
Además incorporaron datos sintéticos, alrededor del 5%, generados mediante procesos ARMA, tendencias estacionales y ruido controlado para emular escenarios del mundo real que no estaban suficientemente representados en los datos originales.
La combinación de estas estrategias hizo a Toto más robusto y capaz de generalizar entre dominios, transformando métricas ruidosas en señales útiles para predicción y detección de anomalías.
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