Машинное обучение в Elastic Stack | Machine Learning in Elastic Stack

Машинное обучение в Elastic Stack

Кольер Рич, Монтонен Камилла, Азарами Б., 2022

Обзор

Elastic Stack представляет собой комплексное решение для анализа журналов, облегчающее сбор, обработку и анализ поисковых данных. Данная книга предлагает детальный обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML), охватывая анализ временных рядов, классификацию, регрессию и обнаружение аномалий. Концепции машинного обучения изложены доступным языком. Рассматривается анализ временных рядов для различных источников данных, включая файлы журналов, сетевые потоки, метрики приложений и финансовые данные.

Кому подойдёт

• Специалистам, работающим с анализом журналов и поисковых данных.
• Разработчикам, желающим интегрировать машинное обучение в платформы анализа данных.
• Специалистам по безопасности, использующим Elastic Stack для мониторинга.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Тип обложки: твердый переплёт
• Страниц: 380
• Издательство: ДМК Пресс
• Год издания: 2022
• ISBN: 9785937001078

Machine Learning in Elastic Stack

Rich Collier, Camille Montonen, B. Azarami, 2022

Overview

Elastic Stack is a comprehensive solution for log analysis, streamlining the ingestion, processing, and search analysis of data. This book provides a thorough examination of the machine learning capabilities within Elastic Stack (Elastic ML), covering time-series analysis, classification, regression, and anomaly detection. Machine learning concepts are explained in a clear and accessible manner. The analysis of time-series data is explored across various sources, such as log files, network flows, application metrics, and financial data.

Who it's for

• Professionals working with log analysis and search data.
• Developers looking to integrate machine learning into data analysis platforms.
• Security specialists utilizing Elastic Stack for monitoring purposes.

Key features

• Language: Russian
• Binding: Hardcover
• Pages: 380
• Publisher: DMK Press
• Publication Year: 2022
• ISBN: 9785937001078