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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。

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機械学習モデルに基づく推定投入エンジンが、データをリアルタイム分析に最適な形で処理します。

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。

簡単にメタデータを補足

Elasticsearchにデータを投入したら、機械学習を活用する準備はもう整っています。Elastic Stackは、投入と同時にデータの処理を開始します。したがって、イベントの根本原因や、コンテクストを特定するために必要となるメタデータを確実に追加することができます。

新しいデータセットの適切なジョブがわからなくても心配いりません。事前に用意されたアルゴリズムから、最適なものを選ぶだけではじめることができます。機械学習はデータのフィールドを自動認識し、Data Visualizerをはじめとする内蔵ツールが最適なジョブの発見をアシストします。

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。

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。

複雑な問いを、シンプル&シームレスに処理

機械学習は初めてという方から、ベテランのデータサイエンティストまで、有効な機械学習ジョブを作成することができます。たとえば、アプリの応答時間が異常に遅いことをAPMアプリで直接把握したり、異常な振る舞いをSIEMアプリで発見することができます。ピザをオンラインで注文するぐらいシンプル、とまでは言いませんが、本当に簡単です。

機械学習の最初の一歩

不自然で、奇妙な、興味深い現象を見つけましょう。