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산업(Industrial) 데이터를 이용해 가동시간을 늘리고 낮은 비용으로 높은 효율을 내세요.
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실시간 모니터링
실시간 모니터링, 맞춤형 알람 데이터 및 운영기기 그룹화를 통해 중요한 산업 기반의 수행능력을 높이고 시스템을 컨트롤하세요.
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분석을 통한 예측
인공지능과 머신러닝 기술로 장애를 사전에 방지해 산업전략에 집중하세요.
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운영기술(Operational Technology) 보안
고도화된 분석시스템과 인텔리전스로 산업제어시스템(ICT)에 끼치는 모든 위협으로부터 안전하게 관리하세요.
한 곳에서 모든 산업데이터를 관리∙분석∙보호하세요.
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Splunk 플랫폼을 확장하여 가이드 모델링(마법사) 환경을 제공합니다.
- Showcases: 일반적인 IT, 보안, 비지니스 분석, IoT, Health, 금융 산업군에서의 전형적인 유즈케이스 제공
- Algorithms: 40 여개 기본 알고리즘 제공 (supervised & unsupervised)
- ML Commands: 모델을 Fit, 테스트, 운영 환경에 배포하기 위한 새로운 SPL 명령어
- ML-SPL API: 어떤 알고리즘이든 쉽게 import 할 수 있는 확장성
- Python for Scientific Computing Library: 300개 이상의 오픈소스 알고리즘 지원
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Splunk 플랫폼을 확장하여 가이드 모델링 환경을 제공합니다.
- Showcases: 일반적인 IT, 보안, 비지니스 분석, IoT, Health, 금융 산업군에서의 전형적인 use cases
- Algorithms: 40 여개 기본 알고리즘 제공 (supervised & unsupervised)
- ML Commands: 모델을 Fit, 테스트, 운영 환경에 배포하기 위한 새로운 SPL 명령어
- ML-SPL API: 어떤 알고리즘이든 쉽게 import 할 수 있는 확장성
- Python for Scientific Computing Library: Access to 300+ 이상의 오픈소스 알고리즘 지원
대표적인 유즈케이스에 대한 Assistant 지원
ML 유형과 산업군에 따른 대표적인 유즈케이스를 데모 데이터셋에 기반한 Assistant 를 지원. 유즈케이스 별 적절한 알고리즘과 파라미터가 기본으로 선택.
ML 유형별 유즈케이스
- Predict Fields : 수치/분류형 데이터 예측
- Detect Outliers : 수치/분류형 데이터의 이상치 탐지
- Forecast Time Series : 과거 시계열 데이터를 기반으로 next value 예측
- Cluster Event : 특정 필드들을 기반으로 이벤트를 나누어 그룹화
산업군별 유즈케이스
IT / Security / Business Analytics / IoT / Health / Finance
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대표적인 use case 에 대한 Assistant 지원
ML 유형과 산업군에 따른 대표적인 use case를 데모 데이터셋에 기반한 Assistant 를 지원. Use case 별 적절한 알고리즘과 파라미터가 기본으로 선택.
ML 유형별 use case
- Predict Fields : 수치/분류형 데이터 예측
- Detect Outliers : 수치/분류형 데이터의 이상치 탐지
- Forecast Time Series : 과거 시계열 데이터를 기반으로 next value 예측
- Cluster Event : 특정 필드들을 기반으로 이벤트를 나누어 그룹화
산업군별 use cases
IT / Security / Business Analytics / IoT / Health / Finance
![](http://wiredcorp.co.kr/wp-content/uploads/2022/05/MLTK3-2.png)
Built-in Assistant 를 활용한 손쉬운 모델링
지원 Assistant
- Smart Forecasting : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 모델링
- Smart Outlier Detection : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 Density 알고리즘 기반 모델링
- Predict Numeric Fields
- Predict Categorical Fields
- Detect Numeric Outliers
- Detect Categorical Outliers
- Forecast Time Series
- Cluster Numeric Events
![](http://wiredcorp.co.kr/wp-content/uploads/2022/05/MLTK3-2.png)
Built-in Assistant 를 활용한 손쉬운 모델링
지원 Assistant
- Smart Forecasting : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 모델링
- Smart Outlier Detection : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 Density 알고리즘 기반 모델링
- Predict Numeric Fields
- Predict Categorical Fields
- Detect Numeric Outliers
- Detect Categorical Outliers
- Forecast Time Series
- Cluster Numeric Events
UI 기반의 간편한 ML 프로세스
간편한 데이터 전처리, 학습, 파라미터 튜닝
- Pre-processing, Hyper-parameter 튜닝, feature selection, 학습 등 ML 프로세스를 화면 상에서 쉽게 작업
- Confusion Matrix, RMSE 등 화면에서 모델 정확성 평가
![](http://wiredcorp.co.kr/wp-content/uploads/2022/05/MLTK4.png)
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UI 기반의 간편한 ML 프로세스
간편한 데이터 전처리, 학습, 파라미터 튜닝
- Pre-processing, Hyper-parameter 튜닝, feature selection, 학습 등 ML 프로세스를 화면 상에서 쉽게 작업
- Confusion Matrix, RMSE 등 화면에서 모델 정확성 평가
![](http://wiredcorp.co.kr/wp-content/uploads/2022/05/MLTK5.png)
배포 및 관리 효율성
손쉽게 운영 환경에 모델을 배포하고 관리 주기적인 학습 지원
- 모델링 결과를 Experiments 로 저장하여 추후 간편하게 운영 환경에 배포 및 관리
- 스케줄링 기능을 활용한 모델의 주기적 자동 반복 학습
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배포 및 관리 효율성
손쉽게 운영 환경에 모델을 배포하고 관리 주기적인 학습 지원
- 모델링 결과를 Experiments 로 저장하여 추후 간편하게 운영 환경에 배포 및 관리
- 스케줄링 기능을 활용한 모델의 주기적 자동 반복 학습