Sehen Sie, wie andere Kunden das AI Toolkit nutzen!
Splunk AI Toolkit
Individuell angepasste KI-Modelle und -Workflows selbst entwickeln und bereitstellen
Erstellen Sie mit Ihren Daten maßgeschneiderte KI-Modelle, um zuverlässige Erkenntnisse zu erhalten, die schnellere und bessere Entscheidungen ermöglichen.
Geführte KI-Entwicklung
Beschleunigen Sie die Time-to-Value mit schrittweise geführten Anleitungen für die Modellerstellung und -bereitstellung für gängige geschäftliche Herausforderungen.
Umsetzbare Informationen
Operationalisieren Sie Ihren KI-Workflow: Sammeln und analysieren Sie Daten, trainieren Sie Modelle iterativ und legen Sie Benachrichtigungen fest – in Echtzeit.
Schnellere Entwicklung spezifischer Use Cases
Entwickeln Sie Produktionsmodelle für die Ausreißer- und Anomalieerkennung, Predictive Analytics und Clustering.
Überzeugen Sie sich selbst von den Vorteilen des AI Toolkits
Integration von SPL & Open Source-Bibliothek
Verwenden Sie Machine Learning SPL-Befehle (Search Processing Language), um überwachte und nicht überwachte Modelle direkt zu erstellen, zu testen und zu operationalisieren. Verwenden Sie den Splunk AI Toolkit-Container für TensorFlow™, der über zertifizierte Splunk Professional Services verfügbar ist, für den Zugriff auf die TensorFlow™-Bibliothek. Nutzen Sie vorkonfigurierte Python-Algorithmen oder importieren Sie Algorithmen aus den über 300 Open Source-Algorithmen.
Bessere Performance bei großen Datensets
Wenn Sie Apache Spark™ einsetzen, um ML-Modelle intuitiv und einfach an große Datensets anzupassen, führt dies bei bestimmten Algorithmen zu einfacherer Skalierung, höherer Elastizität und schnellerem Computing. Verwenden Sie den Splunk MLTK Container für TensorFlow™ für den Zugriff auf die TensorFlow™-Bibliothek.
Entdecken numerischer und kategorischer Ausreißer
Erkennen Sie ganz leicht Änderungen bei Website-Besuchen und kennzeichnen Sie auffällige Transaktionen. Finden Sie die Ausreißer und Events, die ungewöhnliche Wertekombinationen enthalten, und entdecken Sie Werte, die sich deutlich von früheren unterscheiden.
Zeitreihenprognosen
Erstellen Sie Modelle, die zu historischen Daten passen und künftige Zahlenwerte vorhersagen, um die Planung des Unternehmens durch exakte Prognosen zu verbessern. So liefern Sie exakte Zahlen zu den nötigen Ausgaben für Hardware-Upgrades, um die Nachfrage abzudecken, die erforderliche Bandbreitenerweiterung für das lokale Bevölkerungswachstum usw.
Clustern von numerischen Events
Unterteilen Sie Ihre Daten mit Clustering-Algorithmen, um festzustellen, welche Hosts sich ähnlich verhalten, oder um versteckte Muster zu identifizieren, wie etwa unerkannte Trends bei Online-Einkäufen, Anomalien in Sicherheitsumgebungen oder ein unerwarteter, sprunghafter Anstieg der Ressourcennutzen.
Prognose numerischer und kategorischer Felder
Erstellen Sie prädiktive Modelle zu numerischen oder kategorischen Events, die für Ihr Unternehmen wichtig sind. Nutzen Sie diese Modelle für die Planung oder, um Anomalien bei Einnahmen, Kosten, Nachfrage, Nutzung, Kapazität etc. aufzudecken.
Produkt-Features
Wenden Sie KI auf Ihre Daten an, um schneller Erkenntnisse zu erhalten, die bessere Entscheidungen ermöglichen
Mit Anomalieerkennung die Red Flags entdecken
Durch intensives Training ermitteln KI und Machine Learning Basiswerte für Ihre Daten und erkennen Abweichungen vom bisherigen Verhalten oder atypische Verhaltensweisen, die andernfalls unentdeckt bleiben würden.
Mit Clustering unbekannte Erkenntnisse in Ihren Daten finden
Es stecken Muster in Ihren Daten, die menschlichen Analysten entgehen: Trends bei ITOps und Security und Muster im Kundenverhalten, die neue Märkte und Möglichkeiten aufzeigen. Automatisieren Sie die Analyse von Clustern, um ähnliche Datenpunkte zu identifizieren und zu gruppieren und so die Signale im Datenrauschen zu erkennen und für bessere Entscheidungen zu nutzen. Erfahren Sie, wie das Pharma-Startup Recursion wertvolle Muster in riesigen Mengen von Genforschungsdaten findet.
