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일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 카밀라 몬토넨, 최중연 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning with the Elastic Stack - Second Edition
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  • 발행일/판수
2022년 09월 30일/ 초판
  • 페이지수/크기/무게
492page/188*235*35/1236g
  • ISBN
9791161756844/1161756841
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
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The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • ELK 스택으로 알려진 일래스틱 스택은 사용자가 검색 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 분석하도록 도와주는 로그 분석 솔루션이다. 주요 상용 기능인 머신러닝이 추가된 일래스틱 스택은 이 분석 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만든다. 2판에서는 시계열 데이터 분석은 물론 분류, 회귀, 아웃라이어 탐지를 위한 일래스틱 스택의 머신러닝 기능에 대해 포괄적인 개요를 제공한다. 머신러닝 개념을 직관적으로 설명하고 있으며 로그 파일, 네트워크 흐름, 애플리케이션 메트릭, 재무 데이터와 같은 다양한 데이터 유형에 대해 시계열 분석을 수행한다. 또한 로깅, 보안 및 메트릭을 위해 일래스틱 스택 내에서 머신러닝을 배포한다. 마지막에는 데이터 프레임 분석이 머신러닝이 도움될 수 있는 완전히 새로운 사용 사례의 문을 어떻게 여는지 알게 될 것이다. 이 책이 끝날 즈음에는 머신러닝을 분산 검색과 데이터 분석 플랫폼에 통합하는 데 필요한 지식과 함께 머신러닝과 일래스틱 스택에 있어 실질적인 경험을 갖게 될 것이다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 일래스틱 스택에서의 머신러닝 상용 기능 활성화하기 ◆ 다양한 유형의 이상 징후를 탐지하고 예측하기 ◆ IT 운영, 보안 분석 및 기타 사용 사례에 효과적인 이상 탐지 적용하기 ◆ 사용자 정의 뷰, 대시보드 및 사전 경고에서 일래스틱 머신러닝의 결과 활용하기 ◆ 실시간 추론을 위한 지도 머신 러닝(supervised machine learning) 모델 훈련과 배포하기 ◆ 일래스틱 머신러닝 활용을 위한 다양한 팁과 트릭 알아보기 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 머신러닝 전문가나 맞춤형 개발에 의존하지 않고 일래스틱서치 데이터에 대한 통찰력을 얻으려는 데이터 전문가를 대상으로 한다. 머신러닝을 관측 가능성(Observability), 보안(Security) 및 분석(Analytics) 애플리케이션과 통합하려는 경우에도 유용하다. 이 책을 최대한 활용하려면 일래스틱 스택에 대한 실무 지식이 필요하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, 'IT를 위한 머신러닝'에서는 IT와 보안 운영에서 수동적인 데이터 분석의 역사적 과제에 대한 도입과 배경 입문서 역할을 한다. 내부에서 일어나는 일을 본질적으로 이해하기 위해 일래스틱 머신러닝의 작동 이론에 대한 개요를 포괄적으로 제공한다. 2장, '활성화와 운영화'에서는 일래스틱 스택에서 머신러닝을 활성화하는 방법을 설명하고 일래스틱 머신러닝 알고리듬의 작동 이론도 자세히 살펴본다. 또한 일래스틱 머신러닝의 물류 운영도 자세히 다룬다. 3장, '이상 탐지'에서는 시계열 분석의 핵심인 자동화된 비지도(unsupervised) 이상 탐지 기술을 자세히 설명한다. 4장, '예측'에서는 일래스틱 머신러닝의 정교한 시계열 모델을 단순한 이상 탐지 이상의 용도로 사용하는 방법을 설명한다. 예측 기능을 통해 사용자는 미래의 추세와 행동을 추정해 용량 계획과 같은 사용 사례를 지원할 수 있다. 5장, '결과 해석'에서는 이상 탐지 및 예측 결과를 완전히 이해하고 시각화, 대시보드 및 인포그래픽에서 장점을 활용하는 방법을 소개한다. 6장, 'ML 분석에 기반한 얼러팅'에서는 이상 탐지를 더욱 실행 가능하게 만들기 위해 일래스틱 얼러팅의 사전 알림 기능을 머신러닝으로 파악한 통찰력과 통합하는 다양한 기술을 설명한다. 7장, 'AIOps와 근본 원인 분석'에서는 일래스틱 머신러닝을 활용해 이질적인 데이터 소스 데이터를 전체적으로 검사하고 분석해서 분석가에게 상관관계 뷰를 제공하는 레거시 접근 방식 측면에서 한 발 더 나아간 방법을 살펴본다. 8장, '다른 일래스틱 스택 앱에서 이상 탐지'에서는 데이터 분석에 가치를 부여하기 위해 일래스틱 스택 내의 다른 앱에서 이상 탐지를 활용하는 방법을 알아본다. 9장, '데이터 프레임 분석 소개'에서는 데이터 프레임 분석의 개념을 설명하고, 시계열 이상 탐지와는 어떻게 다른지, 일래스틱 머신러닝으로 데이터를 로드, 준비, 변환 및 분석하기 위해 사용자가 사용할 수 있는 도구를 다룬다. 10장, '아웃라이어 탐지'에서는 일래스틱 머신러닝과 함께 데이터 프레임 분석의 아웃라이어 탐지 분석 기능을 살펴본다. 11장, '분류 분석'에서는 일래스틱 머신러닝과 함께 데이터 프레임 분석의 분류 분석 기능을 다룬다. 12장, '회귀'에서는 일래스틱 머신러닝과 함께 데이터 프레임 분석의 회귀 분석 기능을 소개한다. 13장, '추론'에서는 “추론”을 위해 (실제로 조작 가능한 방식으로 출력 값을 예측하기 위해) 훈련된 머신러닝 모델에 대한 사용법을 살펴본다. 14장, '부록: 이상 탐지 팁'에서는 다른 장에서는 잘 맞지 않는 다양한 실용적인 조언을 담았다. 이러한 유용한 정보는 일래스틱 ML을 최대한 활용하는 데 ...
  • 1장. IT를 위한 머신러닝 __IT의 역사적 도전 과제 극복 __엄청나게 많은 데이터 처리 __자동화된 이상 탐지의 출현 __비지도 ML 대 지도 ML __이상 탐지를 위한 비지도 ML 사용하기 ____특이에 관해 정의하기 ____정상 상태 학습하기 ____확률 모델 ____모델 학습하기 ____디트랜드 ____특이성에 대한 점수화 ____시간 요소 __데이터 프레임 분석에 지도 ML 적용하기 ____지도 학습 과정 __요약 2장. 활성화와 운영화 __기술 요구 사항 __일래스틱 ML 기능 활성화 ____자체 관리형 클러스터에서 ML 활성화 ____클라우드에서 ML 활성화 - 일래스틱서치 서비스 __운영화의 이해 ____ML 노드 ____작업 ____시계열 분석에서 데이터 버킷팅 ____일래스틱 ML에 데이터 공급 ____제공하는 인덱스 ______.ml-config ______.ml-state-* ______.ml-notification-* ______.ml-annoataions-* ______.ml-stats-* ______.ml-anomalies-* ____이상 탐지 오케스트레이션 ____이상 탐지 모델 스냅숏 __요약 3장. 이상 탐지 __기술 요구 사항 __일래스틱 ML 작업 유형 __탐지기 해부 ____함수 ____필드 ____partition 필드 ____by 필드 ____over 필드 ____공식(formula) __이벤트 비율의 ...
  • 카밀라 몬토넨 [저]
  • 일래스틱의 수석 머신러닝 엔지니어다.
  • 최중연 [저]
  • 로그, 메트릭, 트레이스를 통합 제공하는 사내 모니터링 시스템을 개발하고 있으며, 다양한 유형의 모니터링 데이터를 저장하고 검색하는 기술과 다양한 데이터 소스로부터 서비스의 이상을 감지하고 제공하는 시스템에 관심이 많다. 번역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『일래스틱 스택을 이용한 머신러닝』(2020), 『Kafka Streams in Action』(2019), 『일래스틱서치 쿡북 3/e』(2019), 『키바나 5.0 배우기』(2017), 『Elasticsearch in Action』(2016) 등이 있다.
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