Машинное обучение в Elastic Stack [Рич Кольер] (pdf) читать постранично

Рич Кольер, Камилла Монтонен, Бахаалдин Азарми

Машинное обучение
в Elastic Stack

Machine Learning
with the Elastic Stack
Gain valuable insights from your data
with Elastic Stack's machine
learning features

Rich Collier
Camilla Montonen
Bahaaldine Azarmi

BIRMINGHAM — MUMBAI

Машинное обучение
в Elastic Stack
Получите максимальную отдачу от ваших
данных благодаря уникальному сочетанию
передовых технологий

Рич Кольер
Камилла Монтонен
Бахаалдин Азарми

Москва, 2022

УДК 004.4
ББК 32.972
К62

К62

Кольер Р., Монтонен К., Азарми Б.
Машинное обучение в Elastic Stack / пер. с англ. В. С. Яценкова. – М.: ДМК
Пресс, 2021. – 380 с.: ил.
ISBN 978-5-93700-107-8
В книге подробно рассматривается работа с Elastic Stack – обширной экосистемой компонентов, которые служат для сбора, поиска и обработки данных. Вы
ознакомитесь с общими принципами машинного обучения, узнаете о методах
автоматического обнаружения аномалий, проверке целостности и анализа данных
из разрозненных источников, научитесь истолковывать результаты обнаружения
и прогнозирования аномалий и использовать их в своих целях, а также выполнять
анализ временных рядов для различных типов данных.
Издание адресовано специалистам, которые работают с данными и хотят интегрировать машинное обучение с эффективными приложениями для мониторинга,
обеспечения безопасности и аналитики в области данных.

УДК 004.4
ББК 32.972

First published in the English language under the title ‘Machine Learning with the Elastic
Stack. Second Edition (978-1-80107-003-4). The Russian-Language 1st edition Copyright © 2021
by DMK Press Publishing under license by No Starch Press Inc. All rights reserved.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения
владельцев авторских прав.

ISBN 978-1-80107-003-4 (англ.)
ISBN 978-5-93700-107-8 (рус.)

© Packt Publishing, 2021
© Перевод, оформление, издание,
ДМК Пресс, 2021

Содержание
https://t.me/it_boooks

От издательства....................................................................................................12
Об авторах ..............................................................................................................13
О рецензентах .......................................................................................................14
Предисловие ..........................................................................................................15
Часть I. ЗНАКОМСТВО С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
И ELASTIC STACK ............................................................................................18
Глава 1. Машинное обучение в информационных
технологиях............................................................................................................19
Преодоление исторических вызовов в IT...............................................................19
Что нам делать с потоком данных? .........................................................................20
Причины появления автоматического обнаружения аномалий ........................21
Машинное обучение без учителя и с учителем .....................................................23
Использование машинного обучения без учителя для обнаружения
аномалий .....................................................................................................................24
Что такое необычность?........................................................................................24
Изучение того, что является нормой ..................................................................26
Вероятностные модели .........................................................................................26
Обучение моделей .................................................................................................27
Выявление и устранение тенденций ..................................................................30
Оценка степени необычности .............................................................................31
Роль времени ..........................................................................................................32
Применение машинного обучения с учителем в аналитике фреймов
данных .........................................................................................................................33
Процесс обучения с учителем ..............................................................................33
Заключение .................................................................................................................35

Глава 2. Подготовка и использование Elastic ML ................................36
Технические требования ...........................................................................................36
Включение функций Elastic ML................................................................................36
Включение машинного обучения в собственном кластере ............................37
Включение машинного обучения в облаке – Elasticsearch Service .................39
Обзор операционализации Elastic ML ....................................................................46
Узлы ML ...................................................................................................................46
Задания....................................................................................................................47
Сегментирование данных в анализе временных рядов ..................................48

6  Содержание
Загрузка данных в Elastic ML ...............................................................................49
Служебные хранилища .........................................................................................51
.ml-config .............................................................................................................51
.ml-state-* ...........................................................................................................51
.ml-notifications-* ..............................................................................................52
.ml-annotations-* ...............................................................................................52
.ml-stats-* ............................................................................................................52
.ml-anomalies-*...................................................................................................52
Оркестровка обнаружения аномалий