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Machine Learning

Identifique o que você poderia não observar.

Localize anomalias e outliers, faça projeção baseada em tendências e identifique áreas de interesse em seus dados com o Machine Learning da Elastic.

Novo

Gosta de transformações? Confira os recursos para ajustar as transformações que agora estão disponíveis na versão 7.8.

O Machine Learning que você pode usar hoje

A extração de novas informações dos dados do Elasticsearch é tão simples quanto clicar em um botão — o que torna o Machine Learning realmente operacional. É claro que nós adoramos desenvolver um bom algoritmo, mas você não precisa. A estrutura do Machine Learning é criada no Elasticsearch e no Kibana para proporcionar uma experiência que é avançada e funcional.

Aprimorada, preparada e sofisticada

Se os seus dados estão no Elasticsearch, estão prontos para o machine learning. O Elastic Stack processa dados após a ingestão, garantindo que você tenha os metadados necessários para identificar as principais causas ou adicionar contexto a qualquer evento.

Não tem certeza de quais trabalhos fazem sentido para um novo conjunto de dados? Fizemos o trabalho por você, encontrando os algoritmos que funcionarão em escala. Ferramentas integradas como o Data Visualizer ajudam a encontrar os trabalhos de droids que você está procurando e a identificar campos nos dados que funcionariam bem com machine learning.

Detecção simplificada de anomalias e outliers

O Machine Learning desassistido com a Elastic ajuda a encontrar padrões nos seus dados. Use modelagem de séries de tempo para detectar anomalias nos seus dados atuais e projetar tendências com base nos dados históricos. Quer saber como as metrics formam stack? Use a detecção de outliers para ampliar os pontos de dados que se separam do restante.

Machine learning supervisionado com facilidade operacional

Aplique classificação, regressão e detecção de outlier aos seus dados para obter uma experiência de fluxo de trabalho de ponta a ponta em uma ampla variedade de casos de uso. Use transformações de índice contínuas para converter um índice de logs de aplicações em uma visualização de atividades centrada no usuário e crie um modelo de detecção de fraude usando classificação. Em seguida, use o processador de ingestão por inferência para aplicar seus modelos aos dados recebidos no momento da ingestão, sem sair do Elasticsearch.

Simplifique perguntas complexas com integrações perfeitas

Não importa se você é novato no Machine Learning ou é um cientista de dados experiente, a criação de um trabalho de Machine Learning simplesmente faz sentido — como interceptar tempos de resposta incomumente lentos para sua aplicação diretamente na aplicação APM ou descobrir comportamento incomum na aplicação SIEM. Pode não ser tão simples quanto pedir uma pizza online, mas está ficando bem perto disso.