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「Python Rayは、分散コンピューティングへの速道路ですか？」

Python Ray(https://ray.io/ja/)は、分散コンピューティングを革命化している動的なフレームワークです。UCバークレーのRISELabによって開発され、Pythonアプリケーションの並列化と分散化を簡素化しています。Rayは、MLエンジニア、データサイエンティスト、開発者向けに複雑なタスクを簡略化しています。データ処理、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、デプロイメント、強化学習など、様々な領域で活用できます。本記事では、Rayのレイヤー、コアコンセプト、インストール、現実世界での活用について詳しく説明し、OpenAIのChatGPTでの重要な役割を強調しています。 Rayフレームワークの理解 Python Rayは、Pythonアプリケーションの並列化を行うための分散コンピューティングフレームワークです。主要な2つのレイヤー： RayにはRay AIランタイム（AIR）とRayコアの2つの主要なレイヤーがあります。 Ray AIランタイム（AIR）： AIRは、MLエンジニアとデータサイエンティスト向けにカスタマイズされており、Ray Data、Ray Train、Ray Tune、Ray Serve、Ray RLlibなどの専門タスクを含んでいます。 Rayコア：タスク、アクター、オブジェクトなどの重要なコンセプトを備えた汎用の分散コンピューティングを提供します。 Rayクラスター： Rayアプリケーションの設定とスケーリングを容易にするRayクラスターは、ヘッドノード、ワーカーノード、オートスケーラーから構成されています。多目的なソリューション： Rayは、機械学習やデータ処理など様々な用途に使用され、複雑な並列化タスクを簡素化します。 Rayフレームワークのレイヤー…

「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

データレイクテーブルは、主にSparkやFlinkなどのビッグデータコンピュートエンジンを使用するデータエンジニアリングチームや、モデルやレポートを作成するデータアナリストや科学者によって利用されます

実験、モデルのトレーニングおよび評価：AWS SageMakerを使用して6つの主要なMLOpsの質問を探求する

今回の記事は、'31の質問がフォーチュン500のML戦略を形作る' AWS SageMakerシリーズの一部です以前のブログ投稿「データの入手と調査」と「データ...」

「Amazon EUデザインと建設のためにAmazon SageMakerで動作する生成AIソリューション」

アマゾンEUデザイン・コンストラクション（Amazon D&C）チームは、ヨーロッパとMENA地域全体でアマゾン倉庫を設計・建設するエンジニアリングチームですプロジェクトの設計と展開のプロセスには、アマゾンとプロジェクト固有のガイドラインに関するエンジニアリング要件についての情報リクエスト（RFI）の多くの種類が含まれますこれらのリクエストは、基本ラインの取得から簡単なものから始まります [...]

新興の脅威：言語モデルの時代におけるアプリケーションのセキュリティ確保

大言語モデル（LLM）の驚くべき能力（ChatGPTのようなもの）によって、次世代のアプリを作成しようとする開発者たちにとって、それらは魅力的で抵抗できない存在ですしかし、この熱狂的な採用は、ユーザーに新たな危険をもたらす可能性がありますLLMは、ほとんどの開発者が理解していないユニークな脆弱性を持っています安全なアプリケーションを構築するには、これらの新しいリスクを理解し、適切な対策を実施する必要があります...

ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

イントロダクション人事として働いていますか？チームの従業員が続けるかどうか、または組織を去ることを考えているかの予測に苦労していますか？心配しないでください！これを予測するために占星術師になる必要はありません。データサイエンスの力を使って、それを正確に予測することができます。簡単でパワフルなMLOpsツールであるZenMLとstreamlitと一緒に、従業員の離職率の素晴らしい旅を始めましょう。旅を始めましょう。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 ZenMLとは？なぜ使うのか？どのように使うのか？なぜMLflowを使うのか？ZenMLとの統合方法は？デプロイメントパイプラインの必要性従業員の離職率プロジェクトの実装と予測の作成この記事は、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。プロジェクトの実装問題の設定: 年齢、収入、パフォーマンスなどのいくつかの要素に基づいて、従業員が組織を去るかどうかを予測する。解決策: ロジスティック回帰モデルを構築して従業員の離職率を予測する。データセット: IBM HR Analytics Employee Attrition＆Performance [出典]: https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset プロジェクトの実装を見る前に、なぜここでZenMLを使用しているのかを見てみましょう。なぜZenMLを使用するのか？…

「データサイエンティストがより多くの利点を得るためにLinkedInを使用する方法」

真実は、LinkedInは適切に使用すればデータサイエンティストにとって素晴らしいプラットフォームです効果的に利用すれば、他のデータの専門家とつながり、新しいトレンドを学び、さらには仕事の機会を見つけることができますしたがって、データサイエンティストとしてLinkedInを活用して利益を得る方法について議論してみましょう...

「LangChain、Google Maps API、Gradioを使用してスマートな旅行スケジュール案内ツールを作る（パート1）」

2022年の後半にChatGPTがリリースされて以来、大規模な言語モデル（LLM）とそれらの応用に対する興味が、チャットボットや検索などの消費者向け製品において爆発的に増えてきました...

第四次産業革命：AIと自動化

イントロダクション人類の絶え間ない未知の探求は、技術の進歩をもたらしてきました。AIと自動化から成る産業革命の到来が世界を支配しています。この変革的なイノベーションの波は、第4次産業革命の時代へと私たちを導き、生物の生活の質を向上させています。テクノロジーの世界での目覚ましい進歩は、すべての現存する問題に対する解決策を提供しています。同時に、この革命は残る問題を解決し、より良い未来を計画するために不断の努力を続けています。それでは、第4次産業革命とは何か、そしてそれが世界にどのような影響を与えているのかについて見ていきましょう。第4次産業革命（またはIndustry 4.0）第4次産業革命（または4IRまたはIndustry 4.0）は、デジタル技術と物理システムの結合点です。この用語は、2016年に世界経済フォーラム（WEF）の創設者兼エグゼクティブチェアマンであるクラウス・シュワブによって作られました。この発展は、第1次、第2次、第3次産業革命における蒸気エンジン、大量生産、コンピューターとテクノロジーの台頭によって築かれたものです。この時代の重要な要素は、人間の努力よりも自動化に重点を置いたものであり、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、ビッグデータ解析、ロボティクス、およびクラウドコンピューティングです。詳しくはこちら：自動化と人工知能のテクノロジー人間の進歩の結果は興味深く、デジタル、物理、生物学のすべての世界に影響を与えています。デジタル化と自動化は、製品、プロセス、またはサービスの開発など、あらゆる組織、ビジネス、コミュニティ、および日常生活における重要度や要件に関係なく、すべての人々の意思決定プロセスを支援しています。第4次産業革命の背後にある技術とは何ですか？ AI：これは機械による人間の知能のシミュレーションや模倣を可能にするものです。AIの貢献は、意思決定の改善、自動化、人間の活動の高い精度と速度、およびさまざまな産業でのイノベーションの推進です。モノのインターネット（IoT）：これはデータのやり取りをする相互関連するデバイスのネットワークを指します。機器の予測保守に重点を置いているため、製造業にとって有利なものです。 WEB3：これは分散ブロックチェーン技術を利用し、データとオンラインインタラクションを制御します。さまざまなアプリケーションのために分散化され、セキュリティが確保されたプラットフォームを目指しています。ブロックチェーン：この技術は金融業界を革新しました。分散型台帳技術により、異なるコンピューター間での透明なトランザクション、変更不能性、セキュリティ、およびトランザクションの記録が可能となりました。バイオテクノロジー：バイオテクノロジーは、生物とテクノロジーを組み合わせて、他の生物に利益をもたらす製品や解決策の開発を促進します。この技術の恩恵は、健康、農業、食品、環境などに及びます。ビッグデータ解析：これは大規模で複雑なデータセットの処理と分析を指します。豊富なデータセットは、データ駆動型の意思決定、予測モデリング、顧客個別化、産業変革において重要です。仮想現実と拡張現実：コンピューターで生成された没入型環境は、教育や研究の目的に役立ちます。VRおよびARと略され、遠隔協力、顧客体験の向上、トレーニング、さまざまな環境のシミュレーションに重要です。 3Dプリンティング：または加算製造または3Dプリントとも呼ばれ、機械による材料の積層によって3Dオブジェクトの作成を可能にします。材料の品質と仕様に関する設定規則と指示が与えられます。自動車、医療、航空宇宙などの産業の製品デザイン、製造、プロトタイピング、コスト削減、カスタマイズの革新において、第4次産業革命への貢献が見られます。グローバルライトハウスネットワークとは何ですか？効率的な運用結果を持つ第4次産業革命への到達は非常に重要です。また、それはどの組織も主導権を取り、同じ方向に取り組まなければ不可能です。統合の要件は変わりました。教育、認識、トレーニング、ツールの統合、投資などが必要です。グローバルライトハウスネットワークは、オペレーションの将来を変革し向上させるために始まりました。このイニシアチブの親は、世界経済フォーラムとマッキンゼーです。成長と生産性を効率的にし、同時にレジリエンスと環境の持続可能性を向上させることを目指しています。グローバルライトハウスネットワークが産業に与える影響このイニシアティブは、さまざまな業種からの132の灯台または工場の貢献によって懸命に働いています。また、13の持続可能性の灯台もあります。現在、約70％の企業がパイロットフェーズにとどまっています。教育と認識を通じて、異なる産業への影響が可能です。それに続いて、小規模な産業や中小企業（SME）も価値連鎖と生産システムの変革プロセスに参加できるようにする必要があります。グローバルライトハウスネットワークは、最先端の技術を実施することで、企業の「パイロットの煉獄」からの脱出に貢献しました。採用された最も重要な方法は、先進的な製造技術の採用です。技術とAIの統合により、製造品質が向上し、サービス、製品、品質全体に利益がもたらされます。グローバルライトハウスネットワークはまた、生産性向上、労働者の参画度向上、炭素排出を低減し、サプライチェーンの強靱性を構築する方法も示しています。…

Amazon SageMakerを使用して、ML推論アプリケーションをゼロから構築し、展開する

機械学習（ML）が主流化し、広く採用されるにつれて、MLを活用した推論アプリケーションは複雑なビジネス問題を解決するためにますます一般的になっていますこれらの複雑なビジネス問題の解決には、複数のMLモデルとステップを使用することがしばしば必要ですこの記事では、カスタムコンテナを使用してMLアプリケーションを構築・ホストする方法をご紹介します

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