Machine Learning Toolkit (MLTK) - 機械学習ツールによる異常検出の効率化

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。

予測分析で将来に備える

ビジネストランザクション、IoTの入力データ、ITプロセス、セキュリティ運用などのリアルタイムデータに基づいて、正確でプロアクティブな意思決定を行うことができます。また、サービス健全性スコアや容量、保守のニーズなども予測できます。

クラスタリングによってデータからインサイトを取得

データには、人間のアナリストであれば見逃してしまうようなパターンが潜んでいます。それは、ITOpsやセキュリティにおける傾向、新しい市場やビジネスチャンスを示唆する顧客の行動パターンなどです。自動でクラスター分析を行い、類似するデータポイントを見極めてグループ化することで、ノイズの中から有意義なシグナルを発見し、的確な意思決定ができるようになります。