Elastic Stack의 머신 러닝 기능을 통해 데이터로부터 귀중한 인사이트 확보

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책 소개

전에는 ELK 스택이라고 했던 Elastic Stack은 사용자가 검색 데이터를 효과적으로 수집, 처리 및 분석할 수 있도록 도와주는 로그 분석 솔루션입니다. Elastic Stack은 주요 상용 기능인 머신 러닝을 추가하여 이 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. Elastic Stack을 이용한 머신 러닝의 업데이트된 제2판은 시계열 데이터 분석뿐만 아니라 분류, 회귀 및 이상치 탐지를 위한 Elastic Stack의 머신 러닝 기능에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

이 책은 머신 러닝 개념을 직관적으로 설명하는 것으로 시작합니다. 그런 다음, 로그 파일, 네트워크 흐름, 애플리케이션 메트릭 및 재무 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터에 대해 시계열 분석을 수행합니다. 각 챕터를 진행하면서 로깅, 보안 및 메트릭을 위해 Elastic Stack 내에 머신 러닝을 배포하게 됩니다. 마지막으로, 데이터 프레임 분석을 통해 머신 러닝이 도움이 될 수 있는 완전히 새로운 사용 사례를 어떻게 열 수 있는지 알게 되실 것입니다.

이 Elastic Stack 책을 다 보고 나면, 머신 러닝을 분산 검색 및 데이터 분석 플랫폼에 통합하는 데 필요한 지식과 함께 실제 머신 러닝 및 Elastic Stack 경험을 쌓으실 수 있습니다.