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Snowflake上でストリーミング半構造化データ分析プラットフォームを構築する方法

半構造化データやJSONのためのデータレイクの構築は、常に困難でしたもしJSON文書がヘルスケアベンダーからストリーミングや連続的に流れてくる場合、そのような高いボリュームに対応できる堅牢なモダンなアーキテクチャが必要です同時に、分析層も…

Data Engineering

2023年の最高の暗号化されたメールサービス

最近では、メールなしの生活を想像することができません。信頼できるさまざまなメールサービスプロバイダーについて学ぶことは重要です。人々はビジネスメールと個人メールをチェックするために1日数時間を費やしています。その有用性と効率性にもかかわらず、メールには深刻なセキュリティ上の欠陥があります。ただし、GmailやOutlookなどの主流のサービスを使用している場合はそうではありません。メールはハッカーが個人の企業データにアクセスするための主要なエントリーポイントです。安全なメールプロバイダーは、日々の受信トレイと送受信する機密情報を保護するために不可欠です。この記事を読むことで、トップの安全なメールサービスプロバイダーについてさらに詳しく知り、あなたの会社に最適なものを見つけることができます。 ProtonMail 最も広く使用されている暗号化されたメールサービスはProtonMailです。これはスイスで開発されたオープンソースソフトウェアで、非対称なエンドツーエンドの暗号化を使用しています。少量のスペースしか必要とせず、1日に150通以下のメールを送信する場合、ProtonMailは無料でご利用いただけます。ProtonMailのクールな機能の1つは、メッセージを一定の時間が経過した後に受信者の受信トレイから消去するようにスケジュールすることができる自己消滅メールです。メッセージと添付ファイルはProtonMailで休止中に暗号化されます。そのため、ProtonMail自体もあなたの暗号化されたメッセージを読むことができません。なぜなら、パスワードにアクセスできないからです（それはまた、パスワードをリセットできないことを意味します）。 Mailbox.org GoogleやMicrosoftが提供する以外の安全なメールソリューションを求めるビジネスパーソンは、Mailbox.orgをチェックしてください。メール以外にも、暗号化されたクラウドストレージ、ビデオ会議、アドレス帳、カレンダー、ToDoリストなど、多くの機能があります。このサービスでは、メールの暗号化のためにデファクトスタンダードであるPGP暗号化を使用しています。ゼロコストのオプションはありませんが、Mailbox.orgは非常に安価です。サービスへの登録と支払いは、どちらも控えめなオプションです。さらに、Mailbox.orgは再生可能エネルギーで稼働していることを誇りに思っています。 HubSpot HubSpotの広範なツールスイートには、メールホスティングやマーケティングサービス、お客様のサポートやコンテンツ管理などが含まれており、ビジネスにとっては一つ屋根の下で必要なものが揃っています。 HubSpotの機能には、あなたとお客様のメールコミュニケーションのためのさまざまな保護策があります。 HubSpotのマーケティングメールプラットフォームは、最新のBIMI認証基準とSPF、DKIM、DMARCをサポートしています。 HubSpotは、データの送受信時における不要または偶発的なアクセスを防ぐために、最高水準のセキュリティ対策を採用しています。 Zoho Mail Zoho Mailの無料版は誰でも使用できますが、ビジネスユーザーにとっては価値があります。Workplaceプランでは、ワードプロセッサ、スプレッドシートプログラム、ウェビナープラットフォーム、チャット機能など、さまざまなコミュニケーションと協力手段が提供されます。Zohoサーバー上に保存されている間および転送中のメールは、S/MIMEという形式の非対称暗号化を使用して保護されます。各ユーザーのメールはデジタル署名によって保護されており、偽造することは不可能です。レビューでは、Zoho Mailの使いやすさについてよく評価されています。管理インターフェースを使用して、会社のすべてのメールボックスを一元的に構成することができます。 Tutanota オープンソースのTutanotaは、メールのエンドツーエンドの暗号化と二要素認証も提供しています。個人情報の保護はTutanotaの最優先事項です。Tutanotaは、PGPの代わりにAESとRSA暗号化を使用しています。これらの実装はPGPと同じ手法を使用していますが、対称鍵と非対称鍵を使用することで追加の保護を提供します。画像のブロック、ヘッダーの削除、フィッシング攻撃の警告など、他のセキュリティ対策もあります。無料プランには1GBのストレージと1つの個人用カレンダーが含まれています。 Posteo Posteoは、匿名での登録と支払いが可能なため、活動家やジャーナリストによく使用されます。Posteoは、情報を転送中および保存中の両方で暗号化します。Posteoのエンドツーエンドの暗号化はデフォルトではオフになっていますが、必要に応じて有効にすることができます。PosteoはPOPとIMAPをサポートしているため、Microsoft Outlookなどの人気のあるメールクライアントと統合することができます。Posteoの移行サービスを利用すると、他のメールプロバイダーからの移行も簡単に行えます。メッセージ、フォルダ、連絡先、カレンダーを失うことなく。 Thexyz セキュアなメールサービスと言えば、Thexyzは大した役割を果たしていません。ネイティブなエンドツーエンドの暗号化がないにもかかわらず、ブラウザ拡張機能であるMailvelopeを使用することで、OpenPGPエンドツーエンドの暗号化を簡単に利用することができます。ファイアウォールやスパムフィルターもインボックスを保護するために導入されています。Thexyzはカナダの企業ですが、多くのサーバーがアメリカにあり、盗み見からのセキュリティを重視するのであれば、あまり適切な選択肢ではありません。Office…

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QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

大規模な言語モデル（LLM）の微調整により、オープンソースの基礎モデルを調整して、特定のドメインタスクでのパフォーマンスを向上させることができますこの記事では、Amazon SageMakerノートブックを使用して、最新のオープンソースモデルを微調整する利点について説明します私たちは、Hugging Faceのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）ライブラリと、bitsandbytesを介した量子化技術を利用して、インタラクティブな微調整をサポートしています

プレフィックス条件付きの画像キャプションと画像分類のデータセットの統合

クラウドAIチームの学生研究者である斎藤邦明と知識チームの研究科学者であるソン・キヒョクによる投稿ウェブスケールの画像キャプションデータセットでの視覚言語（VL）モデルの事前トレーニングは、画像分類データによる従来の事前トレーニングに対する強力な代替手段として最近注目されています。画像キャプションデータセットはより「オープンドメイン」であると考えられており、広範なシーンタイプや語彙の単語を含んでいるため、少数およびゼロショットの認識タスクで強力な性能を持つモデルが得られます。しかし、細粒度のクラスの説明を持つ画像は稀であり、画像キャプションデータセットは手動のキュレーションを経ていないため、クラスの分布が不均衡になる可能性があります。これに対して、ImageNetなどの大規模な分類データセットは通常キュレーションされており、バランスの取れたラベル分布を持つ細粒度のカテゴリを提供することができます。一見有望に聞こえるかもしれませんが、キャプションと分類データセットを直接組み合わせて事前トレーニングすることは、さまざまな下流タスクに対してうまく汎化しないバイアスのある表現を生み出す可能性があるため、通常は成功しないことがあります。 CVPR 2023で発表された「Prefix Conditioning Unifies Language and Label Supervision」では、分類とキャプションデータセットの両方を使用して補完的な利点を提供する事前トレーニング戦略を示しています。まず、データセットを単純に統合すると、モデルはデータセットのバイアスに影響を受け、下流のゼロショット認識タスクでの最適な性能を発揮しない結果となります。各データセットにおける画像ドメインと語彙のカバレッジは異なるためです。この問題に対処するために、我々はプレフィックス条件付けという新しい簡単で効果的な手法を使用して、トレーニング中にデータセットのバイアスと視覚的な概念を分離します。このアプローチにより、言語エンコーダは両方のデータセットから学習すると同時に、各データセットに対して特徴抽出を調整することができます。プレフィックス条件付けは、Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP）やUnified Contrastive Learning（UniCL）などの既存のVL事前トレーニング目標に簡単に統合できる汎用の手法です。高レベルのアイデア分類データセットは少なくとも2つの方法でバイアスがかかる傾向があります：（1）画像には制限されたドメインの単一のオブジェクトがほとんど含まれており、（2）語彙が限定されており、ゼロショット学習に必要な言語の柔軟性を欠いています。たとえば、「犬の写真」というクラスの埋め込みは、通常、ImageNet向けに最適化されたものでは、ImageNetデータセットから引っ張られた画像の中央に1匹の犬の写真が表示されるものであり、他のデータセットに含まれる複数の位置にいる犬の画像や他の被写体との組み合わせにはうまく汎化しません。それに対して、キャプションデータセットにはさまざまなシーンタイプと語彙が含まれています。以下に示すように、モデルが単純に2つのデータセットから学習する場合、言語の埋め込みは画像分類とキャプションデータセットのバイアスを絡め取る可能性があり、ゼロショット分類の汎化性能が低下することがあります。2つのデータセットのバイアスを分離できれば、キャプションデータセットに適した言語の埋め込みを使用して汎化性能を向上させることができます。上：画像分類とキャプションデータセットのバイアスを絡め取る言語の埋め込み。下：2つのデータセットのバイアスを分離した言語の埋め込み。プレフィックス条件付けプレフィックス条件付けは、プロンプトチューニングに部分的に触発された手法であり、学習可能なトークンを入力トークンシーケンスの前に追加することで、事前トレーニング済みのモデルバックボーンにタスク固有の知識を学習させ、それを使用して下流タスクを解決するための方法を指示します。プレフィックス条件付けアプローチは、プロンプトチューニングとは異なる2つの点で異なります：（1）データセットのバイアスを分離するために画像キャプションと分類データセットを統合するように設計されており、（2）VL事前トレーニングに適用される一方、標準のプロンプトチューニングはモデルの微調整に使用されます。プレフィックス条件付けは、ユーザーが提供するデータセットの種類に基づいてモデルバックボーンの振る舞いを明示的に制御する方法です。特に、さまざまなタイプのデータセットの数が事前にわかっている場合に役立ちます。トレーニング中、接頭辞条件付けは、各データセットタイプごとにテキストトークン（接頭辞トークン）を学習し、データセットのバイアスを吸収し、残りのテキストトークンが視覚的な概念を学習することに集中できるようにします。具体的には、入力トークンの先頭に各データセットタイプごとの接頭辞トークンを追加し、入力データのタイプ（分類対キャプションなど）に関する言語エンコーダと視覚エンコーダに情報を提供します。接頭辞トークンはデータセットタイプ固有のバイアスを学習するため、言語表現のバイアスを分離し、入力キャプションなしでもテスト時に画像キャプションデータセットで学習された埋め込みを利用することができます。 CLIPでは、言語エンコーダと視覚エンコーダを使用して接頭辞条件付けを利用します。テスト時には、画像キャプションデータセットで使用された接頭辞を使用します。このデータセットはより広範なシーンタイプと語彙をカバーするため、ゼロショット認識の性能が向上します。接頭辞条件付けのイラスト。実験結果…

7月にGeForce NOWに参加する14のゲームの中で、『Remnant II』がヘッドラインを飾ります

7月はGeForce NOWライブラリに14の新しい対応タイトルが追加され、その中にはGunfire GamesとGearbox PublishingからのRemnant IIも含まれています。新しい冒険が必要ですか？今週のクラウドからストリーミングされる9つの追加をチェックしてください。さらに、Steam Summer Saleも今週開始され、GeForce NOWライブラリの多くの対応タイトルが安価で利用できます。GeForce NOWアプリ内でプロモーションのアップデートをお見逃しなく。 7月の新しいタイトルジャギッド・アライアンス3では、傭兵を雇い、興味深いキャラクターに出会い、戦術的に深いターンベースの戦闘を行います。今月リリース予定です。 GeForce NOWライブラリは常に拡大しています。7月には、Remnant II、ジャギッド・アライアンス3、Xenonauts 2など、クラウドからストリーミングされる14の新しいタイトルが追加されます。 GeForce NOWアルティメットメンバーシップにアップグレードして、RTX 4080の品質で1,600以上のタイトルをプレイし、4K 120フレーム/秒のゲームプレイと超広角解像度をサポートしましょう。プライオリティおよびアルティメットメンバーは、RTX ONを使用してサポートされるタイトルをリアルタイムでシネマティックなライティングでプレイすることもできます。以下は完全なリストです： The…

ロボティクスシミュレーションとは何ですか？

ロボットは倉庫内で商品を運搬し、食品を包装し、車両の組み立てを助けています。バーガーをひっくり返したり、ラテを提供することもあります。彼らはなぜそんなに早くスキルを身につけたのでしょうか？それはロボティクスシミュレーションのおかげです。進歩を飛躍的に遂げ、私たちの周りの産業を変革しています。ロボティクスシミュレーションの概要ロボティクスシミュレータは、物理的なロボットを必要とせずに、仮想環境に仮想ロボットを配置して、ロボットのソフトウェアをテストするものです。また、最新のシミュレータは、物理的なロボット上で実行される機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータセットを生成することもできます。この仮想世界では、開発者はロボットや環境、その他のロボットが遭遇する可能性のある要素のデジタルバージョンを作成します。これらの環境は、物理法則に従い、現実の重力、摩擦、材料、照明条件を模倣することができます。ロボティクスシミュレーションを使用する人々ロボットは今日、大規模なスケールで業務を支援しています。最も大きく革新的なロボット企業のいくつかは、ロボティクスシミュレーションに頼っています。シミュレーションによって明らかにされた運用効率により、フルフィルメントセンターは1日に数千万個のパッケージを処理することができます。 Amazon Roboticsはフルフィルメントセンターを支援するためにそれを使用しています。BMWグループは自動車組立工場の計画を加速するためにそれを活用しています。Soft Roboticsは食品のパッケージングのためのグリッピングを完璧にするためにそれを適用しています。自動車メーカーは世界中でロボティクスを活用しています。「自動車メーカーは約1400万人を雇用しています。デジタル化により、産業の効率、生産性、スピードが向上します」とNVIDIAのCEOジェンセン・ファンは最新のGTC基調講演で述べています。ロボティクスシミュレーションの動作原理高度なロボティクスシミュレータは、物理の基本方程式を適用することから始まります。例えば、オブジェクトが時間の小さい増分またはタイムステップでどのように移動するかを決定するために、ニュートンの運動の法則を使用することができます。また、ロボットが蝶番のような関節で構成されているか、他のオブジェクトを通過できない制約を組み込むこともできます。シミュレータは、オブジェクト間の潜在的な衝突を検出し、衝突するオブジェクト間の接点を特定し、オブジェクトが互いに通過するのを防ぐための力や衝撃を計算するためのさまざまな方法を使用します。シミュレータは、ユーザーが求めるセンサーシグナル（例：ロボットの関節でのトルクやロボットのグリッパーとオブジェクトとの間の力）も計算することができます。シミュレータは、ユーザーが要求するだけのタイムステップ数でこのプロセスを繰り返します。 NVIDIA Isaac Simなどの一部のシミュレータは、各タイムステップでシミュレータの出力を物理的に正確な可視化も提供することができます。ロボティクスシミュレータの利用方法ロボティクスシミュレータのユーザーは、通常、ロボットのコンピュータ支援設計モデルをインポートし、仮想シーンを構築するために興味のあるオブジェクトをインポートまたは生成します。開発者は、タスクプランニングやモーションプランニングを実行するためのアルゴリズムのセットを使用し、それらの計画を実行するための制御信号を指定することができます。これにより、ロボットはオブジェクトを拾って目標位置に配置するなど、特定の方法でタスクを実行し移動することができます。開発者は、計画と制御信号の結果を観察し、必要に応じて修正して成功を確保することができます。最近では、機械学習ベースの手法へのシフトが見られています。つまり、制御信号を直接指定する代わりに、ユーザーは衝突しないように指定された動作（例：特定の場所に移動する）を指定します。この状況では、データ駆動型のアルゴリズムが、ロボットのシミュレートされたセンサーシグナルに基づいて制御信号を生成します。…

データのクレンジングを通じたデジタルトランスフォーメーションの向上ガイド

デジタル変革は、急速に進化するデジタルの風景に適応し、企業が成長するために重要な要素ですデジタル変革の恩恵を十分に活用するためには、組織は正確かつ信頼性のあるデータに依存する必要がありますしかし、多くの企業はデータ品質の問題に苦しんでおり、これはデジタル変革の取り組みを妨げる可能性がありますこれは…データクレンジングを通じたデジタル変革の向上ガイドです詳細はこちらをご覧ください

NEWS

データ変換ツールにおけるAIの展望

人工知能はデータ変換ツールを革新し、効率性、正確性、リアルタイム処理を向上させています

2023年のトップビジネスインテリジェンスツール

トップのビジネスインテリジェンスソリューションは、データの洞察を見つけ、ステークホルダーに効果的に伝えることを容易にします。データは、営業やマーケティングからワークフローと効率性、採用と人事、総合的なパフォーマンスと収益性まで、あらゆるものに対して収集できるため、企業が意味のある洞察を見つけるために大量のデータを見極めることは今まで以上に重要です。しかし、この情報のほとんどは分断されており、専門のビジネスインテリジェンス（BI）ツールの助けを借りてのみ組み合わせることができます。キーパフォーマンスインジケータ（KPI）は、このデータが正確な予測に基づいてビジネスの運営を改善する方法の一つです。多くのプログラムは組み込みの分析機能を提供していますが、その結果をビジネスインテリジェンスシステムにエクスポートすることができます。最高のビジネスインテリジェンスツールは、複雑なデータのプレゼンテーションを簡素化するため、関係者に提示できるインタラクティブな表現に基づいています。以下に、現在市場でトップのビジネスインテリジェンスツールを示します。 actiTIME actiTIMEは、企業の生産性を把握するのに役立つ時間とプロジェクト管理システムです。時間とプロジェクトの進捗状況は、そのサポートによってリアルタイムで監視することができ、予算内および期限内に終了することができます。この透明性とコントロールのレベルにより、管理者はリソースの割り当て、優先順位の設定、タイムテーブルについてよく情報を得て、よく判断することができます。actiTIMEのパフォーマンスデータとトレンドの視覚的表現は、管理者の迅速な状況把握を助けます。このグラフィックは、停滞、非効率性、改善の機会を見つけるのに役立ちます。このデータに基づいて是正措置を講じ、チームがプロジェクトの目標に積極的に取り組んでいることを保証します。 SAS Viya SAS Viyaは、堅牢で柔軟なビジネスアナリティクスプラットフォームであり、データへの簡単なアクセスと洞察に基づく分析を瞬時に提供します。モダンなマイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築されたSAS Viyaは、ビッグデータと高度なアナリティクスの複雑さに対応できるようになっており、困難なビジネスの課題を解決し、情報を元にした適切な選択を行うことができます。SAS Viyaは、重要なデータとトレンドのグラフィカルな表現を提供し、分析を迅速化し、意思決定を改善します。報告書、チャート、マップ、ダッシュボードはすべて対話形式で表示されます。さらに、意思決定者の専門知識にかかわらず、意思決定の最適化を支援するために、決定木、シナリオシミュレーション、自動予測も含まれています。 Oracle BI Oracle BIは、ビジネスがより良い意思決定のためにデータを収集し分析するために使用できる包括的なBIツールセットです。高度な分析、レポート作成、ダッシュボードの機能など、さまざまなツールとテクノロジーにアクセスできます。これは、さまざまな業界で活動する企業の要求に合わせてカスタマイズできる堅牢なシステムです。Oracle BIを使用することで、企業はデータをよりよく理解し、生産性を向上させ、未開発の成長の機会を見つけることができます。Oracle BIには、営業プロセスの最適化から顧客行動分析、業績に関する具体的な洞察まで、企業が次のレベルに進むために必要なすべてが備わっています。 Clear Analytics 組織は、堅牢なデータレポートツールであるClear Analyticsを利用して、市場で優位に立つことができます。使いやすいインターフェースと強力な機能により、Clear Analyticsを使用することで、複雑なデータセットを迅速かつ効果的に分析し、トレンドを把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。事前のトレーニングは必要ないというのは、その主な利点の一つです。ほとんどの人にとって既に馴染みのあるExcelの機能を活用することで、Clear Analyticsは、より少ない時間と労力でパワフルなデータ分析機能を提供します。ソフトウェアはMicrosoft…

2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は？

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデータのすべてを十分に活用する知識を持っていません。このようなシナリオでデータサイエンティストが活躍します。データサイエンティストは、分析的なデータの専門家である新興の分野であり、ビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。Amazonは、魅力的な給与と興味深いキャリアの展望を持つため、データサイエンティストがキャリアを追求するための最高の企業の1つとして認識されています。 Amazonにおけるデータサイエンティストの役割は何ですか？ Amazonのデータサイエンティストの役割と責任は以下の通りです： Amazonのデータサイエンティストの仕事は、ビジネスと技術の専門知識をバランスさせることです。 Amazonのデータサイエンティストの目標は、最も実現可能な目標を満たす効率的に動作するビジネスモデルを開発・向上させる技術の開発です。 Amazonでは、協力的なデータサイエンティストを雇っています。各チームは異なるプロジェクトを完了します。あなたのスキルや専門知識に関係なく、あなたが選んだことにおいて独り立ちしているわけではないことを常に認識する必要があります。データサイエンティストは、統計的および分析的な手法とAIツールを使用して、組織の一部の機能を自動化し、ビジネスに関連する課題に対する賢明な解決策を提供します。データを分析した後、彼らは結果をわかりやすく興味深く提示します。彼らはアルゴリズムを作成して、Alexaが個々の要求やコマンドを理解するためのトレーニングを行い、AIを使用してAmazon Web ServicesのユーザーがカスタマイズされたMLモデルを作成するのに役立ちます。 Amazonデータサイエンティストになるために必要なスキル Amazonのデータサイエンティストになるために必要な主要なスキルは以下の通りです： R、Stata、MATLAB、SQL、Python、C++、Javaなどの関数型プログラミング言語と統計分析パッケージ。組織設定で大規模かつ複雑なデータセットを使用したデータマイニングおよびデータベースの専門知識。分析業務におけるデータの抽出、データ分析、コミュニケーションの実践的な知識。統計学、データ分析、ML、または関連する専攻でPh.D.を持っている候補者、または経済学、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学、統計学、または他の関連分野の修士号、または同等の職務経験を持つ候補者が望ましいです。関連スキルを習得する方法 Amazonのデータサイエンティストとして働きたい個人は、修士号やPh.D.の学位に加えて、いくつかの技術スキルにも精通する必要があります。インターネット上のさまざまなコースやプログラムは、特定の分野での専門知識を習得するのに役立ちますが、最適なコースを選ぶことは困難かもしれません。Analytics Vidyaの認定AIおよびML Blackbelt Plusプログラムは、Amazonのデータサイエンティストになるために必要な重要なスキルを習得するのに役立ちます。この素晴らしいプログラムの特徴は以下の通りです： 500時間以上の学習時間 50以上の実世界プロジェクト最新のテクノロジーを使用した包括的なカリキュラム…

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