Machine Learning Toolkit

Le Programme de conseil client sur le machine learning met à disposition des clients des ressources Splunk de data science pour appuyer un projet ou un scénario d'utilisation spécifique, pour les aider à démarrer avec un modèle de production opérationnel. En tant que participant au programme de conseil MLTK, vous obtenez :

• Un accès anticipé aux fonctionnalités MLTK, nouvelles et améliorées
  
• L’opportunité de contribuer au développement du produit
  
• L’assistance de Splunk lors de la mise à niveau des instances existantes de MLTK et/ou l’installation de nouvelles
  
• La promotion de votre marque via les efforts marketing de Splunk
  

Oui ! Nous avons travaillé avec des entreprises comme Telus, Zillow et TransUnion pour les aider à mettre en œuvre le MLTK et à en tirer tous les avantages.

En échange de services de conseil gratuits sur le MLTK, l’utilisateur accepte de fournir des commentaires sur des versions précoces des produits à l'équipe de produit Splunk ML, et de servir de référence publique en témoignant de la valeur qu’il a tiré du MLTK. L’utilisateur doit également accepter de charger les données requises pour la participation dans son instance de Splunk. Si ce programme de conseil a aidé de nombreux clients à réussir avec le machine learning, notez que ce n’est pas une offre de conseil en data science, et cela ne remplace pas l’engagement de services professionnels.

Bonne question. Nous aimerions beaucoup pouvoir répondre aux demandes de tous les clients, mais nous voulons être certains que vous réussirez avec ce programme. Nous avons identifié quelques critères communs qui vous aideront à déterminer si cela sera une expérience profitable pour vous.

• Vous devez être client actuel de Splunk, utilisateur de Splunk Enterprise 6.5 ou ultérieur.
  
• Vous exécutez la dernière version du MLTK ou au moins la version 3.1 du MLTK (nécessite Splunk Enterprise 6.5 et PSC 1.2).
  
• Vous acceptez d’installer les versions beta telles fournies par l’équipe Splunk, avec leurs nouvelles fonctionnalités (dans des environnements hors production).
  
• Vous vous engagez à mettre en production un modèle de ML construit à l’aide du MLTK.
  
• Vous facilitez et prenez part à des communications régulières avec l’équipe ML de Splunk.
  
• Vous devez disposer d’une ressource ou d’une expertise interne en data science au sein de votre entreprise. Ce doit être une personne parfaitement capable de travailler avec les données de votre entreprise, possédant des compétences de base en data science et connaissant la valeur que le ML peut apporter à votre entreprise. Le data scientist interne de votre entreprise sera en binôme avec un data scientist de Splunk qui vous aidera à élaborer une solution et un workflow ML.
  
• Vous êtes prêt à être une référence publique à des fins marketing, ce qui peut inclure les activités suivantes :
  
  • Contribuer à l’élaboration de votre success story, qui serait publiée comme étude de cas, vidéo, citation de presse, etc.
    
  • Parler avec la presse, des analystes industriels ou d'autres clients Splunk.
    
  • Parler lors d'événements tels que les conférences d’utilisateurs de Splunk, les événements SplunkLive et les événements partenaires.
    
  • Échanger via les réseaux sociaux.

C’est un programme très impliquant qui nécessite au moins 3 à 4 réunions WebEx d’une à deux heures, au cours desquelles nous allons élaborer le cahier des charges, recueillir et comprendre le scénario d'utilisation et les données, et guider l’élaboration de la solution. Le programme dispose de capacités très limitées, donc il n’est pas possible d'approuver toutes les demandes. L’accès à distance est notre méthode de contact privilégiée. Des ateliers sur place peuvent être envisagés, mais nous voulons minimiser les déplacements des équipes Splunk. Nous nous efforcerons de faire notre maximum via des réunions à distance. L’objectif final est le déploiement du modèle en production.

Parlez à l'équipe chargée de votre compte et à votre expert Splunk. Ils vous aideront à remplir la demande de participation au Programme de conseil client sur le machine learning et à la soumettre pour pré-qualification.

Vous pouvez tout de même exploiter la puissance du ML dans votre entreprise, même si le Programme de conseil client sur le machine learning n’est pas adapté à votre situation.

Nous proposons une formation virtuelle de trois jours, Splunk pour l’analyse et la data science, qui couvre la mise en œuvre de projets d'analyse et de data science utilisant les statistiques et le machine learning de Splunk, pour vous permettre de créer des modèles personnalisés et de les mettre en production.

Splunk propose également des solutions qui intègrent du machine learning et ne nécessitent aucune expertise en data science.

Splunk IT Service Intelligence applique une IA basée sur le machine learning à la gestion des événements et à la surveillance des services pour que les clients puissent filtrer le bruit des alertes afin d’identifier et de résoudre les véritables problèmes, mais aussi dériver des renseignements exploitables et collaborer avec les fonctions métier.

Splunk User Behavior Analytics emploie un framework axé sur le comportement, spécialement prédéfini et configurable, qui exploite des algorithmes non supervisés pour détecter les menaces inconnues et les comportements anormaux parmi les utilisateurs, les dispositifs terminaux et les applications.