Machine Learning-Toolkit

Nutzen Sie belastbare Erkenntnisse mit künstlicher Intelligenz gestützt auf Machine Learning

KI und Machine Learning in Ihrem Unternehmen

Features unserer Produkte

Die neue Ära der Datenanalyse ist jetzt. Höchste Zeit, um mit Splunk in Maschinengeschwindigkeit zu agieren.

Geführte Assistenten und Modellbeispiele

Anleitungen für Modellerstellung, -testing und -verteilung für gängige Objekte sowie interaktive Beispiele für typische Anwendungsfälle beschleunigen Einarbeitung und Mehrwert.

Integration der Suchsprache SPL

Verwenden Sie Machine Learning SPL-Befehle wie fit und apply, um Modelle direkt zu erstellen, zu testen und zu operationalisieren. Verwenden Sie vordefinierte Python-Algorithmen oder importieren Sie die gewünschten Algorithmen aus den über 300 Open Source-Python-Algorithmen aus dem Splunk Python for Scientific Computing Add-on.

Verlässliche Informationen

Implementieren Sie die im MLTK beschriebenen bewährten Verfahren, um den Machine Learning-Prozess aus Erfassen und Analysieren von Daten, Trainieren von Datenmodellen und kontinuierlichem Monitoring zu operationalisieren.

Sehen Sie sich die Möglichkeiten an, die das MLTK bietet

Machine Learning-Beispiel und -Anleitung

Gehen Sie interaktive Beispiele und Tutorials durch, die es Ihnen leicht machen, eigene prädiktive Analysen zu erstellen.

Prognose numerischer und kategorischer Felder

Prognostizieren Sie die Werte numerischer oder kategorischer Felder und nutzen Sie diese Prognosen, um Anomalien festzustellen.

Entdecken numerischer und kategorischer Ausreißer

Entdecken Sie Werte, die sich deutlich von früheren unterscheiden und finden Sie Events, die ungewöhnliche Wertekombinationen enthalten.

Clustern von numerischen Events

Unterteilen Sie Events mit mehreren numerischen Feldern anhand der Feldwerte in Event-Gruppen, ohne die Gruppierungen dabei vorher zu kennen.

Zeitreihenprognosen

Fügen Sie eine explizite Reihenfolgenabhängigkeit zwischen Werten und Events hinzu. Erstellen Sie zu historischen Daten passende Modelle und verwenden Sie diese, um zukünftige Events vorherzusagen, die sich auf Ihr Unternehmen auswirken könnten.

--
Häufig gestellte Fragen zum Machine Learning Customer Advisory Program

Das Machine Learning Customer Advisory Program stellt Kunden Splunk Data Science-Ressourcen zur Unterstützung eines bestimmten Projekts oder Anwendungsfalls zur Verfügung, um ihnen den Einstieg mit einem laufenden Produktionsmodell zu erleichtern. Als Teilnehmer des MLTK-Beratungsprogramms erhalten Sie:

  • früh Zugriff auf neue und erweiterte MLTK-Funktionen
  • die Möglichkeit, die Entwicklung des Produkts mit zu gestalten
  • Splunks Unterstützung beim Upgrade vorhandener Instanzen von MLTK und/oder der Installation neuer Instanzen
  • Werbung für Ihre Marke in Splunks Marketingaktivitäten

Ja! Wir haben mit Unternehmen wie Telus, Zillow und TransUnion zusammengearbeitet und sie dabei unterstützt, das MLTK zu implementieren und davon zu profitieren.

Als Gegenleistung für eine kostenlose Beratung zu MLTK verpflichtet sich der Benutzer, dem Splunk ML-Produktteam frühzeitig Produkt-Feedback zu geben, und willigt ein, öffentlich als Referenz für die Vorteile der MLTK-Nutzung angeführt werden zu dürfen. Zudem muss der Benutzer zustimmen, die für die Teilnahme erforderlichen Daten in seine Splunk-Instanz zu laden. Dieses Beratungsprogramm hat zwar schon zahlreichen Kunden geholfen, Machine Learning erfolgreich zu nutzen, doch es ist stellt weder ein Angebot für Data Science-Beratung noch einen Ersatz für professionelle Beratungsdienste dar.

Gute Frage. Wir würden das Programm zwar gerne auf alle Kunden ausweiten, möchten aber in erster Linie sicherstellen, dass Sie mit diesem Programm erfolgreich sein können. Wir haben einige allgemeine Kriterien ermittelt, die dazu beitragen sicherzustellen, dass die Programmteilnahme für Sie sinnvoll ist.

  • Sie sollten bereits Splunk-Kunde sein und Splunk Enterprise 6.5 oder höher verwenden.
  • Sie verwenden die neueste Version des MLTK oder mindestens MLTK-Version 3.1 (erfordert Splunk Enterprise 6.5 & PSC 1.2).
  • Sie erklären sich damit einverstanden, vom Splunk-Team bereitgestellte Beta-Versionen mit zusätzlichen neuen Funktionalitäten (in Nicht-Produktionsumgebungen) zu installieren.
  • Sie haben die feste Absicht, ein mit dem MLTK erstelltes ML-Modell in das Produktionssystem zu integrieren.
  • Sie unterstützen das Splunk ML-Team in regelmäßigem Austausch.
  • Ihr Unternehmen sollte über interne Data Science-Ressourcen und -Expertise verfügen. Wir meinen damit einen Mitarbeiter, der sich mit den Daten Ihres Unternehmens auskennt und ein grundlegendes Verständnis für Data Science und den Nutzen hat, den ML für Ihr Unternehmen haben kann. Der Data Scientist Ihres Unternehmens bekommt einen Splunk Data Scientist an die Seite gestellt, der Ihnen beim Erstellen einer ML-Lösung bzw. eines ML-Workflows hilft.
  • Sie stimmen zu, für Marketingzwecke als Referenz herangezogen zu werden. Das kann folgende Formen annehmen:
    • Beitrag zur Entwicklung Ihrer Erfolgsgeschichte, die als Case Study, Video, Pressezitat, etc. veröffentlicht wird
    • Gespräche mit Medien- oder Branchenanalysten oder anderen Splunk-Kunden
    • Vorträge bei Veranstaltungen wie der Splunk User Konferenz, SplunkLive-Veranstaltungen und Partnerveranstaltungen
    • Engagement über soziale Medien

Dies ist ein sehr intensives Programm, das mindestens 3-4 WebEx-Meetings erfordert, die in der Regel 1-2 Stunden dauern. Dabei werden wir die Anforderungen durcharbeiten, den Anwendungsfall und die Daten erfassen und festlegen und beim Entwickeln der Lösung helfen. Die Kapazität des Programms ist sehr begrenzt, so dass nicht alle Teilnahmeanträge angenommen werden können. Remote-Zugriff ist unsere bevorzugte Interaktionsmethode. Workshops vor Ort sind möglich, allerdings möchten wir die Reisetätigkeit seitens Splunk minimieren. Wir werden versuchen, möglichst viel bei Remote-Meetings zu erledigen. Das letztendliche Ziel ist der Einsatz des Modells in der Produktion.

Wenden Sie sich an Ihr Splunk Account-Team und den für Sie zuständigen Vertriebsmitarbeiter. Sie werden gemeinsam mit Ihnen die Leistungsbeschreibung für das Machine Learning Advisory Program ausfüllen und zur Vorauswahl einreichen.

Sie können das Potenzial von ML in Ihrem Unternehmen nutzen, auch wenn das ML Customer Advisory Program nicht das Richtige für Sie ist.

Wir bieten einen dreitägigen virtuellen Kurs mit dem Titel Splunk for Analytics and Data Science an, in dem behandelt wird, wie man Analyse- und Data Science-Projekte mit Splunks Statistik- und Machine Learning-Funktionen implementiert. Nach der Kursteilnahme können Sie benutzerdefinierte Modelle erstellen und in die Produktion bringen.

Darüber hinaus gibt es auch Splunk-Lösungen mit eingebettetem Machine Learning, die kein Data Science-Fachwissen erfordern.

Splunk IT Service Intelligence wendet auf Machine Learning gestützte KI auf Event Management und Service-Monitoring an, sodass Kunden irrelevante Benachrichtigungen herausfiltern, echte Probleme identifizieren und beheben sowie verlässliche Ergebnisse bereitstellen und mit dem Unternehmen zusammenarbeiten können.

Splunk User Behavior Analytics basiert auf einem verhaltensorientierten, zweckgebundenen und konfigurierbaren Machine Learning-Framework, das unüberwachte Algorithmen nutzt, um unbekannte Bedrohungen und anomales Verhalten über sämtliche Benutzer, Endgeräte und Anwendungen hinweg aufzuspüren.