Elastic Stack + Cloud

Tomando embeddings de texto e a busca por similaridade vetorial como tarefa de exemplo, este post do blog descreve o processo para começar a usar modelos de aprendizado profundo para processamento de linguagem natural e demonstra a funcionalidade de

Usando o reconhecimento de entidades nomeadas (REN) como exemplo, este post do blog descreve o processo para começar a usar modelos de deep learning para processamento de linguagem natural (PLN) no Elasticsearch.

Ao permitir que nossos usuários criem experiências de busca integradas, acelerem a solução de problemas de serviços nativos da nuvem e aprimorem a experiência do analista de segurança, o Elastic 8.2 está ajudando as organizações líderes mundiais a fa

Painel de especialistas do setor discute como impulsionar mudanças, desbloquear dados e acelerar o crescimento em um ambiente complexo e altamente regulamentado.

Escolha um caminho de migração para fazer a transição suave das suas cargas de trabalho do Elastic para o Elastic Cloud a fim de ter uma percepção mais rápida...

Simplifique sua migração local do Elastic para a AWS com uma metodologia comprovada e etapas simples para o sucesso. Aproveite tudo o que a nuvem tem a oferecer — escalabilidade, acessibilidade e simplicidade com a Elastic na AWS.

Saiba como a Elastic aborda esses cinco fatores principais — continuidade dos negócios durante a migração, otimização do custo total de propriedade...

Na versão 8.0, agora você pode carregar modelos de machine learning PyTorch no Elasticsearch para fornecer um PLN moderno. Integre um dos formatos mais populares para construir modelos de PLN e incorpore-os como parte de um pipeline de dados de PLN.

Saiba como estes cinco principais benefícios da computação em nuvem — elasticidade, segurança, custo, confiabilidade e cobertura geográfica — podem ser...