Elastic machine learning
Encontre respostas importantes com IA e ML
A Elasticsearch Platform integra nativamente um machine learning poderoso e IA às soluções, ajudando você a criar as aplicações que os usuários desejam e a realizar o trabalho com mais agilidade.
Todos podem encontrar respostas e insights com o machine learning da Elastic
Extraia valor imediato do machine learning com casos de uso específicos do domínio integrados diretamente ao Elasticsearch. Com soluções de observabilidade, busca e segurança, os engenheiros de DevOps, SREs e analistas de segurança podem começar imediatamente. Nenhuma experiência anterior com machine learning é necessária.
As equipes podem automatizar a detecção de anomalia e a análise da causa raiz, reduzindo o tempo médio para reparo (MTTR). Além disso, recursos integrados como processamento de linguagem natural (PLN) e busca vetorial ajudam as equipes a implementar experiências de busca mais fáceis para os usuários finais.
Use o machine learning da Elastic para:
- Identificar lentidão fora do comum nos tempos de resposta diretamente do mapa de serviços do APM
- Descobrir comportamentos incomuns e lidar com ameaças à segurança de forma proativa
- Customizar a detecção de anomalia para qualquer tipo de dados com fluxos de trabalho fáceis de usar, baseados em assistente
- Aprimorar as experiências de busca enriquecendo os dados ingeridos com previsões
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LLMs, PLN, ChatGPT, RRF, BM25, ESRE, vetores, transformadores, embeddings — há muito o que acompanhar no mundo da IA. Ouça as equipes de liderança e desenvolvimento de produtos e engenharia da Elastic falarem sobre esse cenário de IA em rápida evolução para que você possa criar melhores aplicações de busca com IA.
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Automatize os alertas e identifique a causa raiz na observabilidade
Acelere a detecção e a resolução de problemas com detecção automatizada de anomalia, correlações e outras funcionalidades de AIOps integradas ao Elastic Observability. As equipes de DevOps e SRE podem identificar lentidão fora do comum nos tempos de resposta diretamente do mapa de serviços do APM. Você pode aplicar machine learning sem precisar configurar modelos.
Caça a ameaças alimentada por machine learning
O machine learning melhora a detecção de ameaças no Elastic Security. Você pode reduzir o tempo médio para resolução (MTTR) identificando automaticamente atividades incomuns no app de SIEM. Para ameaças difíceis de identificar, os modelos supervisionados podem desambiguar as atividades suspeitas das benignas, por exemplo, para ataques “living off the land” ou algoritmos gerados por domínio.
Eleve as experiências de busca a um patamar superior
Com o Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), você pode aplicar busca semântica com relevância superior pronta para uso (sem adaptação de domínio), fazer a integração com grandes modelos de linguagem (LLMs) externos, implementar busca híbrida e usar seus próprios modelos transformadores ou de terceiros.
Insights práticos em minutos com o machine learning do Elasticsearch
Aplique o machine learning da Elastic aos seus dados para:
- Integrar machine learning de forma nativa em uma plataforma escalável e de alto desempenho
- Aplicar aprendizado não supervisionado e modelos pré-configurados que identificam problemas de observabilidade e segurança sem que você precise se preocupar em como treinar um modelo de IA
- Aproveitar as análises práticas que revelam ameaças e anomalias de forma proativa, aceleram a resolução de problemas, identificam tendências de comportamento do cliente e melhoram suas experiências digitais
Para aplicar o machine learning da Elastic, você não precisa ter uma equipe de ciência de dados ou projetar uma arquitetura de sistema. Com nossos recursos de machine learning, você começa rapidamente! Não há necessidade de mover dados para um framework de terceiros para treinamento de modelo.
Para aqueles casos de uso que requerem modelos customizados e desempenho otimizado, nossas ferramentas possibilitam o ajuste de parâmetros e a importação de modelos otimizados do framework PyTorch.
Ingira, entenda e construa modelos com seus dados
As integrações prontas para uso da Elastic facilitam a ingestão de dados e a conexão com outras fontes de dados. Depois que seus dados estiverem no Elasticsearch, você poderá visualizar e obter insights iniciais em minutos.
O Elastic Common Schema (ECS), o modelo de dados comum e aberto da Elastic, oferece a flexibilidade de coletar, armazenar e visualizar qualquer dado. Isso inclui métricas, logs, traces, conteúdo e eventos dos seus apps e da sua infraestrutura. Para começar, escolha seu método de ingestão. As opções incluem Elastic Agent, rastreador da web, conectores de dados e APIs, e temos integrações nativas com todos os principais provedores de serviços em nuvem. Quando seus dados estiverem no Elastic, ferramentas integradas como o Data Visualizer ajudarão a identificar campos nos seus dados que funcionariam bem com machine learning.
Não tem experiência na aplicação de machine learning? Aplique os modelos pré-configurados para observabilidade e segurança. Se eles não funcionarem bem o suficiente nos seus dados, os assistentes da ferramenta orientarão você nas poucas etapas necessárias para configurar a detecção de anomalia customizada e treinar o aprendizado supervisionado.
Detecção precisa de anomalias e discrepâncias pronta para uso
O machine learning desassistido com a Elastic ajuda a encontrar padrões nos seus dados. Use modelagem de séries temporais para detectar anomalias em séries temporais únicas ou múltiplas e dados populacionais, e projetar tendências com base em dados históricos.
Você também pode detectar anomalias em logs agrupando mensagens e descobrir causas raiz analisando fatores de influência nas anomalias ou campos correlacionados com desvios das linhas de base.
Machine learning supervisionado com facilidade operacional
Para categorizar seus dados e fazer previsões, treine modelos de classificação ou regressão usando analítica de estrutura de dados no Elastic. Os modelos supervisionados aproximam você da causa raiz dos problemas e podem orientar decisões inteligentes em suas aplicações.
Você pode usar indexação contínua para converter um índice de logs de aplicações em uma visualização de atividades centrada no usuário e criar um modelo de detecção de fraude usando classificação. Em seguida, você pode aplicar seus modelos aos dados recebidos na ingestão, tudo sem sair do Elastic.
Busca vetorial e moderno processamento de linguagem natural
Com a busca semântica vetorial, seus usuários podem encontrar aquilo que querem dizer, em vez de se limitar a palavras-chave. Eles podem fazer buscas em dados textuais, imagens e outros dados não estruturados.
Com o Elastic Learned Sparse Encoder, você pode implementar a busca semântica e alcançar uma relevância superior pronta para uso em todos os domínios. Com isso, suas experiências digitais se tornam mais intuitivas e os resultados mais relevantes. Alguns exemplos:
- Busca de similaridade em e-commerce que exibe produtos alternativos relevantes
- Recomendação de vagas de emprego e namoro online — correspondência com base na compatibilidade do perfil, enquanto restringe a busca por geolocalização
- Busca de patentes — recupera patentes cujas descrições textuais sejam semelhantes
Para começar, a Elastic permite importar modelos PyTorch pré-treinados semelhantes ao BERT de hubs, como o Huggingface.co, ou o modelo CLIP da OpenAI. Saiba mais sobre como implementar a similaridade de imagem com a Elastic.
