Машинное обучение в Elastic Stack, Кольер Р., Монтонен К., Азарми Б., 2021

Машинное обучение в Elastic Stack, Кольер Р., Монтонен К., Азарми Б., 2021.

   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.




Преодоление исторических вызовов в IT.
К специалистам по поддержке IT-структур и архитекторам решений предъявляют высокие требования. Их роль не ограничивается внедрением новых передовых проектов и технологий для бизнеса; они также должны поддерживать безопасную и бесперебойную работу развернутых в настоящее время приложений. Сегодняшние приложения значительно сложнее, чем когда-либо прежде, - они разбиты на множество компонентов, распределены и, возможно, виртуализированы/контейнеризированы. Они могут быть разработаны с использованием Agile-методики или аутсорсинговой командой. Вдобавок они, скорее всего, постоянно меняются. Некоторые команды DevOps заявляют, что обычно они вносят более 100 изменений в день в действующую производственную систему. Пытаться понять состояние и поведение современного приложения уровня предприятия - все равно что механику пытаться отремонтировать автомобиль, пока он едет по шоссе.

Аналитики по безопасности в области IT тоже с трудом справляются с повседневной работой, но, очевидно, у них другой фокус внимания - обеспечение безопасности предприятия и устранение возникающих угроз. Хакеры, вредоносные программы и инсайдеры-мошенники стали настолько распространенными и изощренными, что по мнению большинства специалистов по безопасности сегодня вопрос заключается не в том, будет ли взломана организация, а в том, насколько быстро она узнает об этом (если вообще узнает). Очевидно, что узнать о взломе как можно раньше (до того, как будет нанесен слишком большой ущерб) предпочтительнее, чем услышать об этом впервые от правоохранительных органов или из вечерних новостей.

Оглавление.
От издательства.
Об авторах.
О рецензентах.
Предисловие.
Часть I. ЗНАКОМСТВО С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ELASTIC STACK.
Глава 1. Машинное обучение в информационных технологиях.
Глава 2. Подготовка и использование Elastic ML.
Часть II. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ – ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АНОМАЛИЙ.
Глава 3. Обнаружение аномалий.
Глава 4. Прогнозирование.
Глава 5. Интерпретация результатов.
Глава 6. Создание и использование оповещений.
Глава 7. Выявление истинных причин аномалий.
Глава 8. Другие приложения Elastic Stack для обнаружения аномалий.
Часть III. АНАЛИЗ ФРЕЙМОВ ДАННЫХ.
Глава 9. Введение в анализ фреймов данных.
Глава 10. Обнаружение выбросов.
Глава 11. Классификационный анализ.
Глава 12. Регрессия.
Глава 13. Логический вывод моделей.
Приложение. Советы по обнаружению аномалий.
Предметный указатель.

Купить .





Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Кольер :: Монтонен :: Азарми