Elastic Stack+Cloud

Elasticsearch、Kibana、Elastic Cloudを含むElastic Search Platformについてご覧ください。

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NLPのテキスト埋め込みとベクトル検索をデプロイする方法

テキスト埋め込みとベクトル類似性検索の構築例をご紹介します。ElasticsearchでNLP(自然言語処理)向けに深層学習モデルを立ち上げ、ベクトル検索機能のデモンストレーションを実行する手順について説明します。

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NLPの固有表現抽出をデプロイする方法の例

固有表現抽出を例に用いて、Elasticsearchで自然言語処理(NLP)向けの深層学習モデルを立ち上げて実行する手順について説明します。

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Elastic 8.2リリース ― 検索が動かすシームレスな顧客エクスペリエンス

シームレスな検索エクスペリエンスを生み出すことが可能になりました。クラウドネイティブなサービスについてすばやくトラブルシューティングでき、セキュリティアナリストのエクスペリエンスが向上します。世界屈指のプラットフォーム、Elastic 8.2は組織の検索、解決、成功を支援します。

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ING&Google Cloudの有識者が語る、クラウドとイノベーションの重要なポイント5つ

複雑かつ高度に規制された環境下で変化を推進し、データの活用を開始して成長を加速させるにはどうすべきか ― 業界の第一線で活躍するパネリストが登壇したシンポジウムのディスカッションをご紹介します。

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AWS、Google Cloud、Microsoft AzureのElastic Cloudにワークロードを移行する際のメリットとベストプラクティス

既存のElasticワークロードをElastic Cloudにスムーズに移行するパスを選択して、価値実現までの時間短縮と総所有コストの引き下げを実現させましょう。お好みのクラウドプロバイダーですばやく立ち上げて、各種の移行リソースを活用できます。

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オンプレミスからAWSへ、Elasticワークロード移行を自動化する10のステップ

オンプレミスのElasticからAWSへスムーズに移行しましょう。折り紙付きのメソッドとシンプルな手順が移行を成功に導きます。スケーラビリティ、経済性、シンプルさなど、クラウドがもたらすあらゆるメリットをAWSのElasticで活用できます。

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Elasticをクラウドに移行する際に考慮すべき5つのポイント

クラウドへのスムーズな移行を実現させる5つの重要なポイント、“移行中のビジネス継続性”、“総所有コストの最適化”、“災害復旧”、“コンプライアンス”、“セキュリティ”に対応するElasticのアプローチについて説明します。

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PyTorchを使用してElasticsearchで最新の自然言語処理を実現

Elasticsearch 8.0では、PyTorch機械学習モデルをElasticsearchにアップロードして、最新の自然言語処理(NLP)機能を得ることができるようになりました。 NLPモデル構築に関して最も人気の高い形式の1つを統合し、構築したモデルをNLPデータパイプラインの一部として組み込みましょう。

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クラウドでElasticのエクスペリエンスが向上する5つの背景

クラウドコンピューティングの5つの主要なメリット ― すなわち、“弾性”、“セキュリティ”、“コスト”、“信頼性”、“地理的範囲” ― がElasticのエクスペリエンスの最大化と、投資利益率の最適化に貢献する仕組みを説明します。