다시보는 웨비나

Elastic 머신러닝 A to Z

주최자

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Hyojoung Shin

Consulting Architect

Elastic

주요 내용

Elastic 머신러닝은 지도학습(Supervised Machine Learning) 과 비지도학습(Unsupervised Machine Learning)으로 구성되어 있으며 전 세계 수많은 고객들의 이상징후 탐지 사례에서부터 안정적인 인프라 운영 및 고객 대면 서비스 품질 향상을 위한 목적 등 다양하게 활용되고 있습니다.

최근 릴리스 된 Elastic 7.13 버전에서는 지도학습(Supervised Machine Learning) 기능이 정식 버전(GA)에 추가되었습니다. 하지만 여전히 누가 / 언제 / 어디에 / 어떻게 사용해야 하는가에 대해 많은 문의를 받고 있습니다.

본 웨비나를 통해 이상징후 탐지부터 안정적인 인프라 운영, 그리고 고객 대면 서비스에서 Elastic 머신러닝을 효과적으로 적용할 수 있도록 Elastic 머신러닝의 A to Z를 모두 파악하시고, 지금 바로 여러분의 인프라와 서비스에서 수집한 데이터에 적용해 보세요!

Highlights:

  • Elastic 머신러닝의 200% 이해하기
    • Elastic 머신러닝 FAQ
    • Elastic 기초질문 바로잡기
  • 지도학습(Supervised Machine Learning)
    • Classification, Regression
    • 누가, 언제, 어디에, 어떻게? 및 고객사례
    • 지도학습 Demo
  • 비지도학습(Unsupervised Machine Learning)
    • Anomaly Detection, Outlier Detection
    • 누가, 언제, 어디에, 어떻게? 및 고객사례
    • 비지도학습 Demo

추가 리소스:

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