異常検出で危険な兆候を検出
徹底的なトレーニングを行うことで、AIと機械学習がデータのベースラインを設定し、通常であれば見過ごされてしまうような過去の動作からの逸脱や異常を検出します。米国の核備蓄を監視する活動の中で、国立点火施設(NIF)が異常な動作をどのように発見したかについての事例をご確認ください。
詳細な手順を示したガイド付きワークフローでビジネスの課題に対応するモデルを構築してデプロイでき時間を短縮できます。
本番環境のデータに機械学習を適用できます。データの収集と分析、モデルの反復的なトレーニング、アラートの設定をリアルタイムで実行します。
本番環境で外れ値と異常の検出、予測分析、クラスタリングを実現するためのモデルを開発できます。
HyattではSplunk Enterpriseの機械学習を活用して、いつ、どのような場面ですぐに行動を取り、計画を変える必要があるのか予測しています。こうして日々の業務にSplunkのAIを取り入れることで、お客様へのサービスを積極的に行えるようになっています。