Machine learning com o Elastic Stack - Meetup Elastic (Bauru/SP)

1. Machine Learning com o
Elastic Stack
Rafael Gumiero – Abril 2019

2. Rafael Gumiero
Arquiteto de Infraestrutura na Ericsson com mais de
12 anos de experiência em Cloud/Infraestrutura.
Atua em importantes projetos no Brasil e exterior
nos setores de telecomunicação, financeiro e varejo.
Profissional certificado pela Red Hat, LPI e Exin
(DevOps).
Em constante atualização, sempre contribuindo para
comunidade Open Source.

3. Extrair
informações
valiosas e úteis
é difícil

4. Challenge
Aumentar a
confiabilidade,
desempenho e
estabilidade do
sistema
Reduzir o tempo para
resolução de
problemas e
identificá-los
proativamente
Forneça insights para
otimização

6. O que é normal?

7. O que é normal?

8. E qual a definição de Aprendizado de
Máquina (ML)?
Definição:
• Um conjunto de métodos para analisar a estrutura de dados e com
isso, gerar previsões futuras, detectar padrões e captar insights ocultos
com base nos dados percebidos;
• Similar a mineração de dados mas, com um foco em máquinas mais
autônomas, sem uma dependência excessiva de humanos para
aprender os padrões dos dados.

10. Aprendizado Não Supervisionado
• Problemas de aprendizado não supervisionado são aqueles onde
as amostras estão disponíveis, mas as informações que se deseja
prever (rótulos) não;
• O propósito deste tipo de métodos é modelar a estrutura
fundamental dos dados (ou a distribuição estatísticas dos mesmos)
de forma a possibilitar o aprender mais sobre os dados;
• Este tipo de métodos é chamado de não supervisionado porquê
não há uma resposta correta e não há um “professor”’
• Os algoritmos devem descobrir por si só as estruturas
interessantes presentes nos dados.

11. ML + Elastic Stack

13. A orquestração

14. Modelos de probabilidade
• Distribuições de probabilidade
• Poisson
• Gaussiana
• Log-normal

16. Referências
• https://www.elastic.co/guide/en/elastic-stack-overview/current/
• Book: Elastic Stack with Machine Learning (Bahaaldine Azarmi, Rich
Collier)

17. Contato
Linkedin: https://br.linkedin.com/in/rafaelgumiero
E-mail: rafael.gumiero@gmail.com