이상징후 탐지부터 안정적 인프라 운영까지! Elastic 머신러닝 A to Z

Elastic 머신러닝은 지도학습(Supervised Machine Learning) 과 비지도학습(Unsupervised Machine Learning)으로 구성되어 있으며 전 세계 수많은 고객들의 이상징후 탐지 사례에서부터 안정적인 인프라 운영 및 고객 대면 서비스 품질 향상을 위한 목적 등 다양하게 활용되고 있습니다.

하지만 여전히 "누가 / 언제 / 어디에 / 어떻게 사용해야 하는가"에서부터, Elastic 머신러닝 기술의 기초적인 부분에 대해서까지도 많은 문의를 받고 있는데요!

본 웨비나를 통해 이상징후 탐지부터 안정적인 인프라 운영, 그리고 고객 대면 서비스에서 Elastic 머신러닝을 효과적으로 적용할 수 있도록 Elastic 머신러닝의 A to Z를 모두 파악하시고, 지금 바로 여러분의 인프라와 서비스에서 수집한 데이터에 적용해 보세요!

[ Highlights ]

• 1) Elastic 머신러닝의 200% 이해하기
  

• - Elastic 머신러닝 FAQ

• - Elastic 기초질문 바로잡기

• 2) 지도학습(Supervised Machine Learning)

• - Classification, Regression

• - 누가, 언제, 어디에, 어떻게? 및 고객사례

• - 지도학습 Demo

• 3) 비지도학습(Unsupervised Machine Learning)

• - Anomaly Detection, Outlier Detection

• - 누가, 언제, 어디에, 어떻게? 및 고객사례

• - 비지도학습 Demo