Раздел 5 / 9

Страница 1 / 37

Часть I. ЗНАКОМСТВО С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ELASTIC STACK

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Машинное обучение в Elastic Stack

Table of contents

От издательства

Об авторах

О рецензентах

Предисловие

Часть I. ЗНАКОМСТВО С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ELASTIC STACK -

Глава 1. Машинное обучение в информационных технологиях

Преодоление исторических вызовов в IT

Что нам делать с потоком данных?

Причины появления автоматического обнаружения аномалий

Машинное обучение без учителя и с учителем

Использование машинного обучения без учителя для обнаружения аномалий

Что такое необычность?

Изучение того, что является нормой

Вероятностные модели

Обучение моделей

Выявление и устранение тенденций

Оценка степени необычности

Роль времени

Применение машинного обучения с учителем в аналитике фреймов данных

Процесс обучения с учителем

Заключение

Глава 2. Подготовка и использование Elastic ML

Технические требования

Включение функций Elastic ML

Включение машинного обучения в собственном кластере

Включение машинного обучения в облаке - Elasticsearch Service

Обзор операционализации Elastic ML

Сегментирование данных в анализе временных рядов

Загрузка данных в Elastic ML

Служебные хранилища

Оркестровка обнаружения аномалий

Снимки модели обнаружения аномалий

.ml-notifications-*

.ml-annotations-*

.ml-anomalies-*

Заключение

Часть II. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ - ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АНОМАЛИЙ +

Часть III. АНАЛИЗ ФРЕЙМОВ ДАННЫХ +

Приложение. Советы по обнаружению аномалий +

Предметный указатель