Machine Learning

ボタンをクリックするだけのシンプルな操作で、Elasticsearchのデータから新しいインサイトを抽出できます。限りなく運用性にすぐれた機械学習を活用しましょう。Elasticチームはいつだって新しいアルゴリズムの開発に夢中ですが、プロダクトのユーザーが開発する必要はありません。パワフルで、高パフォーマンスなElasticの機械学習は、ElasticsearchとKibanaで直接、簡単に使えるよう設計されています。

Elasticの教師なし機械学習が、データに潜むパターンの発見を手助けします。時系列モデリングで現在のデータにある異常を検知したり、過去データから将来の傾向を予測することもできます。メトリックの扱いにも長けています。たとえば外れ値検出機能を使うと、逸脱しているデータポイントがわかります。

データの分類やリグレッション、外れ値検知をエンドツーエンドのワークフローに適用しましょう。幅広いユースケースに対応しています。インデックス連続変換を使用して、アプリログのインデックスをユーザー中心のアクティビティビューに変換できます。分類機能を使って、不正検知モデルを構築しましょう。このモデルを投入時のデータに適用する“推定投入プロセッサー”を使えば、Elasticsearch内でプロセスが完結します。