anomaly detection

[실습] Elasticsearch에서 Machine Learning 사용하기

실습 개요 Elasticsearch가 제공하는 machine learning 기능을 사용해본다. 목록 Anomaly Detection Population Detection Outlier Detection supervised learning & prediction 1. 시계열 데이터에서 Single Metric으로 이상징후 탐지하기 & forecating하기 (1) Machine Learning > Anomaly Detection > Create job 에 접근한다. job은 머신러닝 모델을 의미한다. (2) 데이터셋 선택 > Single metric 선택 > Use full data 클릭한다. 이번 실습에서는 single metric을 선택한다. (3) field를 선택한다. y축을 선택하는 것이다. 본..

[개념] Elasticsearch에서의 Machine Learning

Elasticsearch에서의 Machine Learning 기능 Anomaly Detection : 시계열 데이터의 이상징후 탐지 Data Frame Analytics : 이상징후 탐지 Outlier Detection : 비시계열 데이터의 이상징후 탐지 Classification : 분류 Regression : 회귀 Model Management : 외부에서 학습한 모델을 서빙 Anomaly Detection과 Outlier Detection은 Unsupervised Learning이다. Classification과 Regression은 Supervised Learning이다. 시계열 데이터의 Anomaly Detection 학습 하는 것을 그래프로 나타낸다. x축은 시간축으로 고정되고 y축을 우리가 ..