时间序列异常检测:在Elasticsearch中优化您的机器学习作业

在 Elasticsearch 中获得日志和指标(或任何时间戳记的数据),并希望制定您的第一个机器学习工作以自动进行异常检测?立即登记有效推进机器学习项目从概念到生产的实用演练。 Elastic 机器学习专家通过 Elasticsearch 和机器学习基础开始演示,然后演示制作和优化机器学习作业的迭代过程。

    亮点包括:

  • 利用Kibana可视化工具建立对数据的直觉/li>
  • 使用计划事件从数据/模型中排除预期的异常
  • 使用训练模型预测未来
  • 通过警报集成获得主动
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        亮点包括:

    • 利用Kibana可视化工具建立对数据的直觉/li>
    • 使用计划事件从数据/模型中排除预期的异常
    • 使用训练模型预测未来
    • 通过警报集成获得主动
      • 吴 斌

        吴斌,Elastic架构师,Monash大学计算机硕士。十年IT行业经验,经历了软件工程师到架构师的全方位磨练。专注于海量数据处理、挖掘、分析和企业级搜索等领域。十分熟悉分布式应用,高可用架构和自动化技术。对AI在商业产品和公司业务中的应用也积累了一定的经验。并且有海外世界百强大学六年的教学经验。曾为世界顶级金融机构开发、运维团队进行过云计算技术培训。现任Elastic架构师,负责公司亚太地区事务。致力于应用Elastic的先进技术产品解决企业数据应用问题。