Machine Learning

機械学習でしか、検知できないもの

Elasticの機械学習で、データの異常や外れ値を見つけたり、傾向に基づいて予測を立てましょう。エンドユーザーが関心を持つ領域をデータから特定することもできます。

Elasticsearchを使い始める — 無料かつオープンなElastic Stackで、格納、検索、分析。

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ELK入門 — Kibanaで、ログ、メトリック、データインジェスト、カスタム可視化機能の活用をはじめましょう。

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Elastic Cloudを使い始める — 最初のデプロイを立ち上げてみましょう。

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今日から使える、機械学習

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。

Screenshot of Machine Learning anomaly

異常と外れ値を、瞬時に検出

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。

Screenshot of Machine Learning anomaly explorer

教師あり機械学習を手軽に運用

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。

Screenshot of Machine Learning data frame analytics