Search Results Databricks

すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

Microsoft

『ELS+ Stream Tool』

ELS+は、企業がデータから有益な洞察を抽出し、意思決定を改善し、パフォーマンスを向上させるためのAIパワードアナリティクスツールです

「非構造化データファンネル」

非構造化データはさまざまな形を取ります通常、テキストが主な要素ですが、日付、数値、辞書などのデータも含まれる場合がありますデータエンジニアは一般的に非構造化データに出くわしますが、その…

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

PySparkでの最高のデータ整形機能

私は日常的にDatabricksでPySparkを使用していますデータサイエンティストとしての私の仕事は、多くの異なるテーブルで大量のデータを扱うことを要求しますこの仕事は何度か挑戦的です

「NVIDIAがゲームチェンジャーとマーケットメーカーへの投資でAI革命を推進する方法」

偉大な企業は物語によって繁栄します。NVIDIAのベンチャーキャピタル担当であるシド・サイディックは、これをよく知っています。サイディックは、最初の仕事のひとつで、投資家のミーティングからプレゼン資料を運び回り、トレーラーでの仕事中に、ドアが開くと「揺れる」トレーラーで、スタートアップのCEOとマネジメントチームが物語を伝えるのを手伝いました。そのCEOはJensen Huangであり、スタートアップはNVIDIAでした。サイディックは、投資家と起業家として働いた経験から、顧客やパートナー、従業員や投資家など、会社の物語を早い段階で共有するために適切な人々を見つけることがどれほど重要かを知っています。この原則こそが、NVIDIAが次世代イノベーションを支援するために取り組んでいる多面的なアプローチの基盤です。この戦略は、NVIDIAの企業開発責任者であるヴィシャル・バグワティも支持しています。この取り組みは、今年に入ってこれまでに2ダース以上の投資を果たしました。AIと加速コンピューティングのイノベーションのペースが加速するにつれ、さらに加速しています。 AIエコシステムを支援するNVIDIAの三本の戦略 NVIDIAがエコシステムを投資する方法は3つあります。まず、バグワティが監督するNVIDIAの企業投資によるもの。次に、サイディックが率いる私たちのベンチャーキャピタル部門であるNVenturesによるもの。そして最後に、ベンチャーキャピタルとスタートアップを結び付ける私たちのNVIDIA Inceptionです。 PwCによれば、AIだけで2030年までに世界経済に15兆ドル以上の寄与ができる可能性があります。したがって、現在AIと加速コンピューティングに取り組んでいる場合、NVIDIAは手助けする準備ができています。あらゆる業界の開発者が加速コンピューティングアプリケーションを作成しています。そして、まだ始まったばかりです。その結果、AIの物語を日々進化させている企業のコレクションが生まれました。Cohere、CoreWeave、Hugging Face、Inflection、Inceptiveなどが含まれます。私たちは彼らと一緒にいます。「NVIDIAと提携することはゲームチェンジャーです」とMachina LabsのCEOであるEd Mehrは言いました。「彼らの類まれな専門知識が、私たちのAIとシミュレーション能力を飛躍的に向上させます」。企業投資：エコシステムの成長 NVIDIAの企業投資部門は戦略的な協力に焦点を当てています。これらのパートナーシップは共同イノベーションを促進し、NVIDIAプラットフォームを強化し、エコシステムを拡大します。2023年の始め以来、14件の投資に関する発表が行われています。これらのターゲット企業には、チップ間の光接続に特化したAyar Labsや、先進的なAIモデルのハブであるHugging Faceなどがあります。ポートフォリオには、次世代のエンタープライズソリューションも含まれています。Databricksは、機械学習のための業界をリードするデータプラットフォームを提供しており、CohereはAIを通じた企業自動化を提供しています。他の注目すべき企業にはRecursion、Kore.ai、Utilidataなどがあり、それぞれが薬物発見、会話型AI、スマート電力グリッドのユニークなソリューションを提供しています。消費者サービスも投資の焦点です。Inflectionは、クリエイティブ表現のためのパーソナルAIを作り上げており、Runwayは生成AIを通じたアートと創造性のプラットフォームとして機能しています。…

「PySpark UDFを使用して合成テーブルの列間にOne-To-Oneの関係を作成する方法」

最近、私はDatabricks Labs Data Generatorを使って、まったく合成的なデータセットをゼロから作成する遊びをしていますその一環として、異なる...周りの販売データを構築することを考えました

「データサイエンスプロジェクトのための8つのGitHubの代替品」

イントロダクション GitHubの鳥かごから自由になる準備はできていますか？ GitHubは長い間、コード管理の信頼できるパートナーでしたが、データサイエンスプロジェクトの固有のニーズに特化した代替プラットフォームの広大な景色を探索する時が来ました。これらのプラットフォームの主な特徴は、大規模なデータセットを簡単に処理できること、Jupyterノートブックがシームレスに統合されること、そしてコラボレーションが楽になることです。データサイエンスプロジェクトにおけるGithubの代替案トップ8を見てみましょう！ GitHubの代替案を検討する理由 GitHubは間違いなく強力なプラットフォームですが、データサイエンスプロジェクトにはいくつかの制限があります。その主な欠点の1つは、大規模なデータセットのサポートが不足していることであり、大量のデータを扱うデータサイエンティストにとっては大きな障害となる場合があります。さらに、GitHubはコードのバージョニングとコラボレーションに焦点を当てているため、データサイエンスチームの特定のニーズを十分に満たすことができないことがあります。データの管理と分析に高度な機能を必要とすることが多いデータサイエンスチームにとっては、もう少し進んだ機能が必要です。これらの問題に取り組むために、データサイエンスのプロジェクトにはこれらのGitHubの代替案を検討することができます！ Bitbucket Bitbucketは、データサイエンスプロジェクトに特化したさまざまな機能を提供する人気のあるGitHubの代替案です。Jupyterノートブックとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストが簡単にノートブックを共有して共同作業することができます。Bitbucketは大規模なデータセットの堅牢なサポートも提供しており、データ集中型のプロジェクトには優れた選択肢です。このGitHubの代替案でデータサイエンスプロジェクトを始めるためには、ここをクリックしてください。 GitLab GitLabは、データサイエンスプロジェクト向けの包括的な機能セットを提供するGitHubの強力な代替案です。組み込みの継続的インテグレーションと展開機能を提供し、データサイエンティストがワークフローを自動化しやすくしています。GitLabはデータのバージョニングやデータの系統のような高度なデータ管理機能も提供しており、データサイエンスプロジェクトにおける再現性と追跡性の担保に不可欠です。 GitLabを探索するためには、ここをクリックしてください。 SourceForge SourceForgeは、オープンソースソフトウェア開発に広く利用されてきた歴史のあるプラットフォームです。他の代替案と比べると洗練されたレベルは提供していませんが、SourceForgeはデータサイエンスプロジェクトのホスティングと管理のための信頼性のある簡単なソリューションを提供しています。バージョン管理、問題追跡、およびコラボレーションの機能を提供しており、小規模なデータサイエンスチームに適しています。このGitHubの代替案をデータサイエンスプロジェクトに探索するためには、ここをクリックしてください。 GitKraken GitKrakenは、データサイエンスプロジェクト向けの使いやすいインターフェースとさまざまな機能を提供する人気のあるGitクライアントです。JupyterノートブックやRStudioなどの人気のあるデータサイエンスツールとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストがプロジェクトを管理しやすくしています。また、GitKrakenはバージョン管理履歴から洞察を得るための高度な可視化機能も提供しています。このGitHubの代替案でプロジェクトを始めることができます！ここをクリックしてください。 AWS CodeCommit AWS CodeCommitは、Amazon Web Servicesが提供する完全に管理されたソースコントロールサービスです。Amazon…

テックの雇用削減はAI産業について何を示しているのか？

最近数ヶ月間、テクノロジー業界は大量の解雇に見舞われていますこれによって多くの労働者やテクノロジーに参入したいと考えている人々が、次にどのような道を進むべきか分からなくなっています例えば、2023年には10万人以上のテクノロジーの解雇がありましたAmazonやGoogle、Metaなどの企業は大規模な解雇を発表しました...

データエンジニアリング：初心者のためのフォーミュラ1にインスパイアされたガイド

私は強く信じていますある概念を説明する最も良い方法は、具体例を用いることですしかし、私の大学の教授の中には、「それを説明するために例が必要なら、それは理解していない証拠」と言う人もいました

Learn more about Search Results Databricks - Page 2