Машинное обучение в Elastic Stack
Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком. Рассмотрен анализ временных рядов для различных типов данных, таких как файлы журналов, сетевые потоки, показатели приложений и финансовые данные. Описано использование Elastic ML для ведения журнала, обеспечения безопасности и отслеживания показателей.
После прочтения вы приобретете практический опыт совместного ис-пользования технологии машинного обучения и Elastic Stack, а также знания, необходимые для включения машинного обучения в вашу платформу распределенного поиска и анализа данных.
Анализ временных рядов и обнаружение аномалий
Материал будет полезен тем, кто хочет изучить анализ временных рядов в Elastic ML и находить необычные изменения в данных. Рассматриваются журналы, сетевые потоки, показатели приложений и финансовая информация, для которых особенно важны мониторинг динамики и обнаружение отклонений.
Отдельное внимание уделяется обнаружению выбросов с помощью Elastic ML, а также задачам классификации и регрессии. Эти инструменты помогают анализировать данные и выявлять закономерности непосредственно в среде Elastic Stack.
Книга также подойдет специалистам, которые хотят использовать машинное обучение для анализа логов и безопасности. Практические примеры показывают применение Elastic ML для мониторинга журналов, контроля показателей приложений, анализа сетевых данных и задач информационной безопасности.
