Machine Learning

找出其他方法可能忽视的重要内容。 

通过 Elastic Machine Learning，查找异常和离群值，基于趋势进行预测，并确定数据中您感兴趣的领域。

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Elasticsearch 入门：使用免费且开放的 Elastic Stack 进行存储、搜索和分析。

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ELK 简介：即刻体验 Kibana 中的日志、指标、数据采集和定制可视化等功能。

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Elastic Cloud 入门：启动您的首个部署。

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您现在即可使用的 Machine Learning

想要从您的 Elasticsearch 数据中收获新洞察，一键即可完成，就这么简单：让 Machine Learning 真正融入到日常运行工作中。当然，我们酷爱构建卓越算法，但您却无需如此大费周章。Machine Learning 功能已直接整合到 Elasticsearch 和 Kibana 中，可为您带来强大又出色的性能体验。

Screenshot of Machine Learning anomaly

完成启用、准备和充实过程

如果您的数据已经在 Elasticsearch 中，则可直接用于 Machine Learning。Elastic Stack 会在采集时处理数据，确保您拥有所需的元数据以识别根本原因或向任何事件添加上下文。

不确定哪些作业适用于新的数据集？我们已代您完成这一步，找到了适用于大规模数据的算法。诸如 Data Visualizer 等内置工具可帮您找到理想的自动化作业，并在您的数据中识别出可针对哪些字段很好地应用 Machine Learning。

即时检测异常和离群值

Elastic 的非监督型 Machine Learning 功能可帮您发现数据中的规律。使用时序数据建模来检测现有数据中的异常，并基于历史数据预测未来趋势。想知道您的指标有没有异常？使用离群值检测功能来准确定位到有异于其他值的数据点。

Screenshot of Machine Learning anomaly explorer

监督型 Machine Learning，操作简单

对您的数据应用分类、回归和异常值检测等操作，从而在广泛的用例中均获得端到端工作流体验。使用“持续索引转换”来将应用程序日志索引转化为以用户为中心的活动视图，并使用分类来构建一个欺诈检测模型。然后使用推理采集处理器来在采集时对入站数据应用您的模型，而无需离开 Elasticsearch。

Screenshot of Machine Learning data frame analytics

通过无缝集成简化复杂问题 

无论您是刚接触 Machine Learning 的新手，还是经验丰富的数据专家，创建 Machine Learning 作业都是很好的选择。例如，在 APM 应用中直接找到您的应用响应时间超长的部分，或者在 SIEM 应用中发现异常行为。尽管还不能做到和在线订餐一样简单，不过也已经非常接近了。

创建您的首个 Machine Learning 作业

立即试用并找到异常数据、非典型数据和您感兴趣的数据。有疑问？欢迎查看 Machine Learning 文档，也可在 Machine Learning 论坛上与我们进行交流。

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