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Machine Learning Toolkitに関するブログ

最新のブログ記事

業種・業界 5 分程度

SplunkとBosch Rexroth社が共同で次世代ファクトリーを構築
混乱に対処し不確かな状況を乗り越えるための心構えについて、人々は昔から多くの格言を残してきました。このブログ記事では、製造業のレジリエンス強化、新しい市場トレンドへの適応、運用モデルの転換を支援するためにSplunkとBosch Rexroth社が共同で構築した次世代ファクトリーについてご紹介します。
プラットフォーム 14 分程度

ITSIのノイズ削減をさらにスマートに
このブログ記事では、統計分析を使ってイベントの発生数が異常かどうかを判断する方法と、同様の手法を、説明文とソースタイプの組み合わせが異常かどうか、といった非数値データへ適用する方法について、詳しく説明します。
プラットフォーム 4 分程度

ITSIの予測をさらにスマートに
Splunkは現在、MLTKスマートワークフローで機械学習のコモディティ化に取り組んでいます。この記事ではそのMLTKスマートワークフローの例として、ITSIの予測機能の有用性を高めるのに役立つワークフローをご紹介します。
IT 11 分程度

ITSIと高度な機械学習
Splunk ITSIとSplunk Machine Learning Toolkitを使用し、重要サービスの停止を予測する方法について説明します。
プラットフォーム 12 分程度

Splunk Deep Learning Toolkit を EKSと連携させるための設定方法
Splunk Deep Learning Toolkit（DLTK）は、コンピュートリソースを外部のコンテナ環境にオフロードできる非常に強力なツールです。今回の記事では、DLTK 3.3とAmazon EKSをkubernetes環境として利用するためのセットアップを進めていきます。
プラットフォーム 6 分程度

機械学習ガイド：適切なワークフローの選択
機械学習と分析を組み合わせれば、データを簡単にアクションにつなげることができます。ニーズに合わせたSplunk MLワークフローの選択方法をご紹介します。
プラットフォーム 3 分程度

異常をどう見つける？ 機械学習を使った４つの手法のご紹介 (その２）
本ブログでは、Splunk MLTKを使った異常検知手法についてさらに２つの手法をご紹介します。是非この機会にSplunkと機械学習の最高の組み合わせを試してみてください。
プラットフォーム 3 分程度

異常検知をどう行う？ 機械学習を使った４つの手法 (その１）
機械学習を使った異常検知の４つのケースと手法をご紹介します。異常検知の技術は様々な分野で応用されています。データから時系列予測モデルの作成やアノマリ検知などSplunkと機械学習を活用した異常検知の方法をご覧ください。
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