Értékelés:
A könyvet az Elastic Stack-en belüli gépi tanulás megértésének és alkalmazásának átfogó és közérthető megközelítése miatt dicsérik. Az olvasók mind a kezdők, mind a tapasztalt felhasználók számára hasznosnak találták, mivel elméleti hátteret és gyakorlati alkalmazásokat egyaránt nyújt.
Előnyök:⬤ A Machine Learning fogalmak mélyreható megértése.
⬤ A kezdők számára is hozzáférhető és könnyen érthető.
⬤ Gyakorlati útmutatás az ML-feladatok beállításához az Elastic Stackben.
⬤ Az Elastic ML képességeivel kapcsolatos funkciók és funkciók átfogó lefedettsége.
⬤ Értékes mind az új, mind a professzionális felhasználók számára.
⬤ Betekintést és módszertani megközelítést nyújt az ML alkalmazásához.
⬤ Néhány olvasó megjegyezte, hogy a feladatok konfigurálása még mindig kihívást jelenthet, és tapasztalatot igényelhet.
⬤ Potenciálisan nem előnyös az Elastic-tel nem dolgozó felhasználók számára.
(7 olvasói vélemény alapján)
Machine Learning with the Elastic Stack - Second Edition: Gain valuable insights from your data with Elastic Stack's machine learning features
Fedezze fel a gépi tanulás és az Elastic Stack analitikai képességeinek kombinálására szolgáló szakértői technikákat, és fedezze fel az adatokból származó, hasznosítható felismeréseket
Főbb jellemzők:
⬤ Integrálja a gépi tanulást az elosztott kereséssel és az analitikával.
⬤ Feldolgozzon és elemezzen nagy mennyiségű keresési adatot könnyedén.
⬤ Masinatanulás skálázható, termelésre alkalmas módon történő üzemeltetése.
Könyv leírása:
Az Elastic Stack, korábbi nevén ELK stack, egy olyan naplóelemző megoldás, amely segít a felhasználóknak a keresési adatok hatékony bevitelében, feldolgozásában és elemzésében. A gépi tanulással, egy kulcsfontosságú kereskedelmi funkcióval kiegészítve az Elastic Stack még hatékonyabbá teszi ezt a folyamatot. A Machine Learning with the Elastic Stack frissített második kiadása átfogó áttekintést nyújt az Elastic Stack gépi tanulási funkcióiról mind az idősoros adatok elemzéséhez, mind az osztályozáshoz, regresszióhoz és a kiugró értékek felismeréséhez.
A könyv a gépi tanulás fogalmainak intuitív módon történő elmagyarázásával kezdődik. Ezután idősorelemzést végez különböző típusú adatokon, például naplófájlokon, hálózati áramlásokon, alkalmazási metrikákon és pénzügyi adatokon. A fejezetek előrehaladtával a gépi tanulást az Elastic Stackben naplózás, biztonság és mérőszámok céljából telepíti. Végül felfedezheti, hogy az adatkeretelemzés hogyan nyitja meg a gépi tanulással megoldható felhasználási esetek egész sorát.
Ennek az Elastic Stack-könyvnek a végére gyakorlati gépi tanulással és Elastic Stack-tapasztalatokkal, valamint a gépi tanulásnak az elosztott keresési és adatelemzési platformba való beépítéséhez szükséges ismeretekkel fog rendelkezni.
Mit fogsz tanulni:
⬤ Tudja meg, hogyan engedélyezze az ML kereskedelmi funkciót az Elastic Stackben.
⬤ Megtanulja, hogyan használják az Elastic gépi tanulást a különböző típusú anomáliák észlelésére és előrejelzések készítésére.
⬤ Egy hatékony anomália-felismerés alkalmazása az IT-üzemeltetésben, a biztonsági analitikában és más felhasználási esetekben.
⬤ Hasznosítsa az Elastic ML eredményeit egyéni nézetekben, műszerfalakban és proaktív riasztásokban.
⬤ Tréningelje és telepítse a felügyelt gépi tanulási modelleket valós idejű következtetésekhez.
⬤ Találkozzon különböző tippekkel és trükkökkel, hogy a legtöbbet hozhassa ki az Elastic machine learningből.
Kinek szól ez a könyv:
Ha adatszakember vagy, aki betekintést szeretne nyerni az Elasticsearch adataiba anélkül, hogy gépi tanulási szakemberre vagy egyedi fejlesztésre szorulna, akkor ez az Elastic Stack gépi tanulásról szóló könyv neked szól. Akkor is hasznos lesz ez a könyv, ha a gépi tanulást szeretné integrálni a megfigyelhetőségi, biztonsági és analitikai alkalmazásaiba. Az Elastic Stack munkatapasztalata szükséges ahhoz, hogy a legtöbbet hozhassa ki ebből a könyvből.