Рич Кольер , Камилла Монтонен , Бахаалдин Азарми - Машинное обучение в Elastic Stack
Название: | Машинное обучение в Elastic Stack | |
Автор: | Рич Кольер , Камилла Монтонен , Бахаалдин Азарми | |
Жанр: | Алгоритмы и структуры данных | |
Изадано в серии: | неизвестно | |
Издательство: | ДМК Пресс | |
Год издания: | 2021 | |
ISBN: | 978-5-93700-107-8 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Машинное обучение в Elastic Stack"
В книге подробно рассматривается работа с Elastic Stack – обширной экосистемой компонентов, которые служат для сбора, поиска и обработки данных. Вы ознакомитесь с общими принципами машинного обучения, узнаете о методах автоматического обнаружения аномалий, проверке целостности и анализа данных из разрозненных источников, научитесь истолковывать результаты обнаружения и прогнозирования аномалий и использовать их в своих целях, а также выполнять анализ временных рядов для различных типов данных. Издание адресовано специалистам, которые работают с данными и хотят интегрировать машинное обучение с эффективными приложениями для мониторинга, обеспечения безопасности и аналитики в области данных.
Читаем онлайн "Машинное обучение в Elastic Stack". [Страница - 3]
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- . . .
- последняя (86) »
Технические требования .........................................................................................123
Просмотр хранилища результатов Elastic ML......................................................123
Оценка аномалий .....................................................................................................128
Оценка на уровне сегмента ................................................................................129
Нормализация ......................................................................................................131
Оценка на уровне фактора влияния .................................................................131
Факторы влияния.................................................................................................133
Оценка на уровне записи ...................................................................................135
Описание схемы хранилища результатов ............................................................136
Результаты на уровне сегмента .........................................................................137
Результаты на уровне записи.............................................................................140
Результаты на уровне факторов влияния ........................................................143
Аномалии в нескольких сегментах .......................................................................145
Пример аномалии в нескольких сегментах .....................................................145
Оценка аномалии в нескольких сегментах......................................................146
Результаты прогноза ...............................................................................................148
Запрос результатов прогноза .............................................................................149
API результатов Elastic ML ......................................................................................151
Конечные точки API результатов ......................................................................152
API обобщения сегментов ..................................................................................152
API категорий .......................................................................................................153
Пользовательские панели мониторинга и рабочие панели Canvas .................155
Панель инструментов встраивания ..................................................................155
Аномалии как аннотации в TSVB ......................................................................156
Настройка рабочих панелей Canvas ..................................................................159
Заключение ...............................................................................................................162
8 Содержание
Глава 6. Создание и использование оповещений.............................163
Технические требования .........................................................................................163
Определение и принцип работы оповещений ....................................................164
Аномалии не обязательно нуждаются в оповещениях ..................................164
Точное время имеет значение ...........................................................................165
Создание оповещений из интерфейса машинного обучения ..........................168
Определение заданий по обнаружению аномалий ........................................168
Создание оповещений для пробных заданий .................................................174
Моделирование аномального поведения в реальном времени ...................179
Получение и просмотр оповещений.................................................................180
Создание оповещений с помощью Watcher .........................................................183
Использование устаревшего варианта watch ...................................................183
trigger .................................................................................................................184
input ...................................................................................................................184
condition ............................................................................................................187
action .................................................................................................................188
Пользовательские шаблоны watch с уникальной функциональностью ......189
Связанный ввод и сценарий условий ...........................................................189
Передача информации между связанными входами ................................190
Заключение ...............................................................................................................191
Глава 7. Выявление истинных причин аномалий ..............................192
Технические требования .........................................................................................192
Настоящее значение термина AIOps.....................................................................192
Значимость и ограничения KPI .............................................................................194
Выходя за рамки KPI ................................................................................................197
Организация данных для анализа .........................................................................198
Настраиваемые запросы для каналов данных ................................................199
Дополнение получаемых данных......................................................................202
Использование контекстной информации ..........................................................203
Аналитическое разделение ................................................................................203
Статистические факторы влияния ....................................................................204
Анализ первопричин аномалии ............................................................................205
История проблемы --">
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- . . .
- последняя (86) »