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「Amazon SageMaker Canvasで構築されたMLモデルをAmazon SageMakerリアルタイムエンドポイントに展開します」

『Amazon SageMaker Canvasは、機械学習（ML）モデルをリアルタイム推論エンドポイントにデプロイできるようになりましたこれにより、MLモデルを本番環境に持ち込み、MLによる洞察に基づいたアクションを推進することができますSageMaker Canvasは、アナリストや市民データサイエンティストがビジネスニーズに合わせた正確なML予測を生成できるノーコードのワークスペースですこれまでのところ、SageMaker Canvas […]』

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

偽りの預言者：自家製の時系列回帰モデル

メタのプロフェットからのアイデアに基づく時系列回帰のガイド頑健で説明可能な強力な予測モデルを構築します

「AIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的ガイド（パート1）」

「AIガバナンスジャーナルの前のエディションでは、AIガバナンスの12の基本原則を取り上げましたこれらの原則は、倫理的ジレンマの中で私たちを導くコンパスとして機能します効果的なAI...」

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

「パンダとPythonでデータの整理をマスターするための７つのステップ」

「データの旅を始めるのですか？以下は、pandasを使ったデータ整理をマスターするための7ステップの学習パスです」

Data science

「4つの簡単なステップであなたのMLシステムを超高速化する」

「ML最適化のローラーコースターへようこそ！この投稿では、4つのシンプルなステップで、いかなるMLシステムを高速訓練と推論に最適化するプロセスをご紹介しますこんなことを想像してみてください：あなたは…」

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