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AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

Google Cloudがマッコーリー銀行のAIバンキング機能を強化するのを支援します

マッコーリーのバンキング＆金融サービスグループは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の力を結集し、銀行業界を変革するためにGoogle Cloudと協力しています。このパートナーシップは、予測分析モデルを開発し、自動化を通じて銀行業務を効率化することで、顧客の銀行体験を向上させることを目的としています。イノベーションに共通するビジョンを持つマッコーリーとGoogle Cloudは、世界中の銀行の顧客にシームレスで直感的なパーソナライズされたデジタル体験を提供することを目指しています。マッコーリーの技術革新とデジタルトランスフォーメーションマッコーリー銀行は、銀行業界での技術革新の最前線に立ってきました。過去10年間で、同銀行はクラウドファーストで完全にデジタルの小売銀行プラットフォームの構築に大きな投資をしてきました。技術スタックを活用し、Google Cloudとパートナーシップを結ぶことで、マッコーリーはデジタルおよびデータプラットフォーム全体にAIを導入することが可能になりました。これにより、AI＆ML対応の機能を統合することで、すべての個人向け銀行の顧客に向けて強化されたデジタル体験を提供することができるようになりました。関連記事：2023年の銀行業界における機械学習とAIの応用 Google Cloudがマッコーリーのデジタルインフラストラクチャーにおける重要な役割 Google Cloudは、マッコーリー銀行のデジタル顧客インターフェースおよびプロセスのバックボーンです。同銀行は、Google Cloudを戦略的かつ分析的なデータプラットフォームやMLベースのアプリケーションに頼っています。Google Cloudの機能を活用することで、マッコーリーはAI＆MLをデジタルバンキングおよびテクノロジーエコシステムに組み込むことに成功しました。これにより、運営面と顧客体験インターフェースの両方が強化されました。同銀行は、1日あたり10億件以上の取引を分析し、顧客に直感的な機能を提供するためにAIとMLモデルを使用しています。マッコーリーのデジタルバンキングにおける変革的なAIおよびML対応機能マッコーリーとGoogle Cloudの協力により、マッコーリーのデジタルバンキングサービスには、AI＆ML対応のさまざまな機能が導入されます。これらの機能は、顧客の銀行体験をさらに向上させ、パーソナライズされたアプローチで積極的な金融ソリューションを提供することを目的としています。以下は、導入される主要な機能のいくつかです。 1. キャッシュフロー予測機能 Google CloudのBigQueryを使用して、マッコーリーのキャッシュフロー予測機能では、顧客の12か月後の個人的なキャッシュフローの予測を提供します。この強力なツールは、顧客のキャッシュフローがマイナスになることが予想される場合に積極的なプロンプトを提供することさえ可能です。これにより、顧客は情報に基づいた金融決定を行うことができます。 2. 転送予測 BigQueryを使用して、マッコーリーは以前および今後の転送を分析し、期日や関連情報を予測、通知、およびリマインドすることができます。この機能により、顧客は自分の金融コミットメントを把握し、支払いを見落とすことや取引を見過ごすことのリスクを減らすことができます。 3.…

エンジニアリングリーダーは何を気にしているのか？

私たちのエンジニアリングリーダーズフォーラムラウンドテーブルのまとめと、VPたちがAI、ChatGPT、リモートワーク、DORAメトリックス、およびRIFについて考えていること

機械学習によるストレス検出の洞察を開示

イントロダクションストレスとは、身体や心が要求や挑戦的な状況に対して自然に反応することです。外部の圧力や内部の思考や感情に対する身体の反応です。仕事に関するプレッシャーや財政的な困難、人間関係の問題、健康上の問題、または重要な人生の出来事など、様々な要因によってストレスが引き起こされることがあります。データサイエンスと機械学習によるストレス検知インサイトは、個人や集団のストレスレベルを予測することを目的としています。生理学的な測定、行動データ、環境要因などの様々なデータソースを分析することで、予測モデルはストレスに関連するパターンやリスク要因を特定することができます。この予防的アプローチにより、タイムリーな介入と適切なサポートが可能になります。ストレス予測は、健康管理において早期発見と個別化介入、職場環境の最適化に役立ちます。また、公衆衛生プログラムや政策決定にも貢献します。ストレスを予測する能力により、これらのモデルは個人やコミュニティの健康増進と回復力の向上に貢献する貴重な情報を提供します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。機械学習を用いたストレス検知の概要機械学習を用いたストレス検知は、データの収集、クリーニング、前処理を含みます。特徴量エンジニアリング技術を適用して、ストレスに関連するパターンを捉えることができる意味のある情報を抽出したり、新しい特徴を作成したりすることができます。これには、統計的な測定、周波数領域解析、または時間系列解析などが含まれ、ストレスの生理学的または行動的指標を捉えることができます。関連する特徴量を抽出またはエンジニアリングすることで、パフォーマンスを向上させることができます。研究者は、ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、またはニューラルネットワークなどの機械学習モデルを、ストレスレベルを分類するためのラベル付きデータを使用してトレーニングします。彼らは、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。トレーニングされたモデルを実世界のアプリケーションに統合することで、リアルタイムのストレス監視が可能になります。継続的なモニタリング、更新、およびユーザーフィードバックは、精度向上に重要です。ストレスに関連する個人情報の扱いには、倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。個人のプライバシーや権利を保護するために、適切なインフォームドコンセント、データの匿名化、セキュアなデータストレージ手順に従う必要があります。倫理的な考慮事項、プライバシー、およびデータセキュリティは、全体のプロセスにおいて重要です。機械学習に基づくストレス検知は、早期介入、個別化ストレス管理、および健康増進に役立ちます。データの説明「ストレス」データセットには、ストレスレベルに関する情報が含まれています。データセットの特定の構造や列を持たない場合でも、パーセンタイルのためのデータ説明の一般的な概要を提供できます。データセットには、年齢、血圧、心拍数、またはスケールで測定されたストレスレベルなど、数量的な測定を表す数値変数が含まれる場合があります。また、性別、職業カテゴリ、または異なるカテゴリ（低、VoAGI、高）に分類されたストレスレベルなど、定性的な特徴を表すカテゴリカル変数も含まれる場合があります。 # Array import numpy as np # Dataframe import pandas as pd #Visualization…

AWS CDK を使用して Amazon SageMaker Studio ライフサイクル構成をデプロイします

Amazon SageMaker Studioは、機械学習（ML）のための最初の完全に統合された開発環境（IDE）ですStudioは、データを準備し、モデルを構築、トレーニング、展開するために必要なすべてのML開発ステップを実行できる単一のWebベースのビジュアルインターフェースを提供しますライフサイクル設定は、Studioライフサイクルイベントによってトリガーされるシェルスクリプトです [...]

CVPR 2023におけるGoogle

Googleのプログラムマネージャー、Shaina Mehtaが投稿しました今週は、バンクーバーで開催される最も重要なコンピュータビジョンとパターン認識の年次会議であるCVPR 2023の始まりを迎えます（追加のバーチャルコンテンツもあります）。Google Researchはコンピュータビジョンの研究のリーダーであり、プラチナスポンサーであり、メインカンファレンスで約90の論文が発表され、40以上のカンファレンスワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。今年のCVPRに参加する場合は、是非、ブースに立ち寄って、最新のマシンパーセプションの様々な分野に応用するための技術を積極的に探求している研究者とお話ししてください。弊社の研究者は、MediaPipeを使用したオンデバイスのMLアプリケーション、差分プライバシーの戦略、ニューラル輝度場技術など、いくつかの最近の取り組みについても話し、デモを行います。以下のリストでCVPR 2023で発表される弊社の研究についても詳しくご覧いただけます（Googleの所属は太字で表示されています）。理事会と組織委員会シニアエリアチェアには、Cordelia Schmid、Ming-Hsuan Yangが含まれます。エリアチェアには、Andre Araujo、Anurag Arnab、Rodrigo Benenson、Ayan Chakrabarti、Huiwen Chang、Alireza Fathi、Vittorio Ferrari、Golnaz Ghiasi、Boqing Gong、Yedid Hoshen、Varun Jampani、Lu…

SparkとPlotly Dashを使用したインタラクティブで洞察力のあるダッシュボードの開発

クラウドデータレイクは、すべてのタイプ（構造化および非構造化）のデータのスケーラブルで低コストなリポジトリとして、エンタープライズ組織に広く採用されています分析には多くの課題があります...

欧州とイスラエルのAIファーストスタートアップのための新しいアクセラレータ

この10週間のプログラムは、Googleとそのネットワークの最高の部分を活用して、AIをコアビジネスに使用しているスタートアップを、カスタマイズされたトレーニングとメンタリングでサポートします

データアナリストは良いキャリアですか？

労働統計局（BLS）によると、データアナリストを含む研究アナリストの雇用は、2021年から2031年までに23％増加すると予想されています。データ分析のキャリアが著しく成長することは、有望な候補者にとっても重要な展望を示しています。それは一般に提供されるサービスや製品に深い影響を与えます。データアナリストとして、コンピュータサイエンス、統計学、数学の技術的な知識と問題解決能力および分析能力を持つ必要があります。この分野は、最先端のテクノロジーを使用する機会が豊富であり、個人的および職業的な成長のための機会を提供します。しかし、この興味深いキャリアパスには、どのような期待が置かれているのでしょうか。企業にデータ分析サービスを提供する理想的な候補者に課せられる期待について探ってみましょう。データアナリストとは何ですか？データ分析とは、ビジネスの利益に活用するために、データから情報を得ることまたは分析することを指します。この仕事の役割と責任には、以下が含まれます。分析のためのデータ収集。これには、さまざまな方法を通じてさまざまなタイプのデータを発見または収集することが含まれます。例としては、調査、投票、アンケート、およびウェブサイトの訪問者特性の追跡が挙げられます。必要に応じて、データセットを購入することもできます。プログラミング言語を使用して、前のステップで生成されたデータ、つまり生データをクリーニングすることが必要です。名前は、処理が必要な外れ値、エラー、重複などの不要な情報の存在を示しています。クリーニングプロセスは、データの品質を向上させて利用可能にすることを目的としています。データは、今後モデル化する必要があります。これには、データに構造と表現を与えて整理することが含まれます。また、データの分類およびその他の関連プロセスを行うことも必要です。したがって、形成されたデータは複数の目的に役立ちます。使用法は問題文によって異なり、解釈方法も問題文によって異なります。データの解釈は主に、データ内のトレンドやパターンを見つけることに関係しています。データのプレゼンテーションも同様に重要なタスクであり、情報が意図した通りに閲覧者や関係者に届くようにすることが最も重要な要件です。これには、プレゼンテーションおよびコミュニケーションスキルが必要です。データアナリストは、グラフやチャートを使用し、報告書の作成や情報のプレゼンテーションを行うことがあります。データアナリストになる理由データアナリストになるためには、複数の理由があります。以下は、最も重要な5つの理由です。高い需要: データの生成が増加したことにより、未処理のデータが大量に存在しています。それには、企業が活用できる多くの秘密が含まれます。このタスクを実行できる個人の要件は急速に増加しており、標準的な要件は年間3000ポジションです。ダイナミックなフィールド: データアナリストの仕事は、課題に対処し、問題を解決することに喜びを感じる場合、多くのものを提供します。毎日興味深く、新しい課題があり、分析思考とブレストストーミングが必要な場所です。また、旅の中で多くを学ぶこともでき、自己改善に貢献します。高い報酬: データアナリストのポジションの報酬は高く、キャリアを追求する価値があります。給与の増加は、業界によって異なり、一部の分野ではボーナスを含む高い収入が約束されています。普遍性: データアナリストの要件は、特定の分野に限定されるものではありません。すべての業界が多くのデータを生成し、情報に基づく論理的な意思決定が必要です。したがって、背景や興味に関係なく、すべての専門分野に開かれています。キャリアの選択をリード: 熟練したデータアナリストは、ポジションと会社に価値をもたらすことができます。成長、昇進、追加の福利厚生の可能性はどこでも開かれています。グループをリードしたり、教えたり、競争したり、ワークフォースの文化を形成することができるように、キャリアの選択をリードすることができます。需要と将来の仕事のトレンド現在、データアナリストの需要は高く、良い報酬が期待できます。現在のデータ生成の速度に基づいて、将来的には需要がさらに高まると予想されています。新しいテクノロジーの生成とデータ収集の容易化により、将来的には才能に新しい機会が提供されるでしょう。将来のデータアナリストの予想される新しいジョブロールには、以下が含まれます。 AIの機能性と適合性を説明する。新しく開発された機能の品質分析。ビジネスオペレーションとデータ処理のリアルタイム分析の組み合わせに取り組む。これにより、戦略に基づいた計画に向けて導かれます。…

PDFの変換：PythonにおけるTransformerを用いた情報の要約化

はじめにトランスフォーマーは、単語の関係を捉えることにより正確なテキスト表現を提供し、自然言語処理を革新しています。PDFから重要な情報を抽出することは今日不可欠であり、トランスフォーマーはPDF要約の自動化に効率的な解決策を提供します。トランスフォーマーの適応性により、これらのモデルは法律、金融、学術などのさまざまなドキュメント形式を扱うのに貴重なものになっています。この記事では、トランスフォーマーを使用したPDF要約を紹介するPythonプロジェクトを紹介します。このガイドに従うことで、読者はこれらのモデルの変革的な可能性を活かし、広範なPDFから洞察を得ることができます。自動化されたドキュメント分析のためにトランスフォーマーの力を活用し、効率的な旅に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトでは、読者は以下の学習目標に沿った重要なスキルを身につけることができます。トランスフォーマーの複雑な操作を深く理解し、テキスト要約などの自然言語処理タスクの取り組み方を革新する。 PyPDF2などの高度なPythonライブラリを使用してPDFのパースとテキスト抽出を行う方法を学び、さまざまなフォーマットとレイアウトの扱いに関する複雑さに対処する。トークン化、ストップワードの削除、ユニークな文字やフォーマットの複雑さに対処するなど、テキスト要約の品質を向上させるための必須の前処理技術に精通する。 T5などの事前学習済みトランスフォーマーモデルを使用して、高度なテキスト要約技術を適用することで、トランスフォーマーの力を引き出す。PDFドキュメントの抽出的要約に対応する実践的な経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、Pythonトランスフォーマーの可能性を活かして、PDFファイルの自動要約を実現することを目的としています。PDFから重要な詳細を抽出し、手動分析の手間を軽減することを目指しています。トランスフォーマーを使用してテキスト要約を行うことで、文書分析を迅速化し、効率性と生産性を高めることを目指しています。事前学習済みのトランスフォーマーモデルを実装することで、PDFドキュメント内の重要な情報を簡潔な要約にまとめることを目指しています。トランスフォーマーを使用して、プロジェクトでPDF要約を合理化するための専門知識を提供することがプロジェクトの目的です。問題の説明 PDFドキュメントから重要な情報を抽出するために必要な時間と人的労力を最小限に抑えることは、大きな障壁です。長いPDFを手動で要約することは、手間のかかる作業であり、人的ミスによる限界と、膨大なテキストデータを扱う能力の限界があります。これらの障壁は、PDFが多数存在する場合には効率性と生産性を著しく阻害します。トランスフォーマーを使用してこのプロセスを自動化する重要性は過小評価できません。トランスフォーマーの変革的な能力を活用することで、PDFドキュメントから重要な洞察、注目すべき発見、重要な議論を包括する重要な詳細を自律的に抽出することができます。トランスフォーマーの展開により、要約ワークフローが最適化され、人的介入が軽減され、重要な情報の取得が迅速化されます。この自動化により、異なるドメインの専門家が迅速かつ適切な意思決定を行い、最新の研究に精通し、PDFドキュメントの膨大な情報を効果的にナビゲートできるようになります。アプローチこのプロジェクトにおける私たちの革新的なアプローチは、トランスフォーマーを使用してPDFドキュメントを要約することです。私たちは、完全に新しい文を生成するのではなく、元のテキストから重要な情報を抽出する抽出的テキスト要約に重点を置くことにします。これは、PDFから抽出された重要な詳細を簡潔かつ分かりやすくまとめることがプロジェクトの目的に合致しています。このアプローチを実現するために、以下のように進めます。 PDFのパースとテキスト抽出: PyPDF2ライブラリを使用してPDFファイルをナビゲートし、各ページからテキストコンテンツを抽出します。抽出されたテキストは、後続の処理のために細心の注意を払ってコンパイルされます。テキストエンコードと要約: transformersライブラリを使用して、T5ForConditionalGenerationモデルの力を利用します。事前に学習された能力を持つこのモデルは、テキスト生成タスクにとって重要な役割を果たします。モデルとトークナイザを初期化し、T5トークナイザを使用して抽出されたテキストをエンコードし、後続のステップで適切な表現を確保します。要約の生成:…

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