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「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。…

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

「時系列分析を用いた回帰モデルの頑健性向上 – 第1部」

『シンガポールは、自宅から1.5時間の場所に位置し、いつも私を魅了しますより大きな隣国に囲まれている中で、この小さな国は困難を乗り越えてきました独立時の謙虚な始まりから、今では…』

「Pythonを使用して美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ」

美しい折れ線グラフをMatplotlibで作成し、データで魅力的で視覚的なストーリーを伝えることができます究極のグラフを作成するためのステップバイステップチュートリアル

「ESAのセンチネルAPIに深く潜入」

ヨーロッパ宇宙機関は、さまざまな種類のリモートセンシングを活用して、地球観測を支援するコペルニクスプログラムの一環として、センチネルミッションを実施しています

アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

「Pythonのf-Stringsマジック：すべてのコーダーが知るべき5つのゲームチェンジングなトリック」

「Pythonのf-stringsの知られていないけれどもとても役に立つ使い方を探求しましょうデバッグにおける使用方法、日付の書式設定、LLMのプロンプトテンプレートなど、さらに詳しく見ていきましょう」

Python

『Talent.com』において

この投稿は、アナトリー・ホメンコ（機械学習エンジニア）とアブデノール・ベズーウ（テクノロジー担当最高技術責任者）によって共同執筆されました2011年に設立されたTalent.comは、世界最大級の雇用情報のソースの一つです同社は、クライアントの有料求人リストと公開求人リストを統合し、1つの検索可能なプラットフォームにまとめています登録されている求人は3,000万件以上あります[…]

「Python を使用した簡単な株式トレーディングアルゴリズムの構築と検証」

イントロダクションアルゴリズムトレーディングは広く受け入れられているトレーディング戦略であり、株式取引の方法を革新しました。ますます多くの人々が株式に投資し、トレーディング戦略を自動化して副収入を得ています。このチュートリアルでは、MACD、SMA、EMAなどの基本的なテクニカルインジケータを使用して株式取引アルゴリズムを構築し、実際のパフォーマンス/リターンに基づいて最適な戦略を選択する方法をPythonを使用して完全に学習します。学習目標アルゴリズムトレーディングとは何かを知る。テクニカルインジケータを使用してPythonで簡単な株式取引アルゴリズムを構築し、買い注文と売り注文のシグナルを生成する方法を学ぶ。取引戦略を実装し、Pythonで自動化する方法を学ぶ。平均リターンに基づいて最適な取引戦略を比較・選択する方法を学ぶ。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。免責事項 – これは金融アドバイスではありません。このプロジェクトで行われるすべての作業は教育目的であります。アルゴリズムトレーディングとは何ですか？アルゴリズムトレーディングは、予め定義されたルールと戦略に基づいて自動化されたコンピュータプログラムを使用して金融資産を取引する方法です。これには、統計的アービトラージ、トレンドフォロー、平均回帰など、さまざまな取引戦略が含まれます。アルゴリズムトレーディングにはさまざまなタイプがあります。その一つがハイフリクエンシートレーディングであり、小さな価格変動を利用するためのほとんど遅延のない高速取引を行います。もう一つがニュースベースのトレーディングであり、ニュースや他の市場イベントに基づいて取引を行います。この記事では、テクニカルインジケータとローソク足パターン検出を使用してPythonを使用して株式取引を行います。 Pythonアルゴリズムを使用した株式取引の分析方法 Pythonを使用して株価を分析し、トレンドを把握し、取引戦略を開発し、シグナルを設定して株式取引を自動化することができます！Pythonを使用したアルゴリズムトレーディングのプロセスには、データベースの選択、特定のライブラリのインストール、歴史的データの抽出など、いくつかのステップがあります。それぞれのステップを詳しく説明し、簡単な株式取引アルゴリズムを構築する方法を学びましょう。データセットの選択公開されている株式は何千もあり、アルゴリズムを構築するために任意の株式セットを考慮できます。ただし、基本的な要素やテクニカルが比較可能である類似の株式を考慮することは常に良い選択肢です。この記事では、Nifty 50株を考慮します。Nifty 50指数には、時価総額、流動性、セクターの代表性、財務パフォーマンスなどのさまざまな要素に基づいて選ばれたインドのトップ50の企業が含まれています。この指数はインド株式市場のパフォーマンスを測定するためのベンチマークとして広く使用されており、小型株や中型株に投資する場合と比較して、これらの企業に投資する際のリスクは少なくなります。この記事では、分析のためにWIPROを考慮します。この記事で説明される分析アプローチは、forループ内で各株の関数を呼び出すことによって、類似の株式セットで実行できます。必要なライブラリのインストールパンダ、ナンパイ、マットプロットリブと共にyfinanceとpandas_taなどのデフォルトのライブラリを使用します。…

Google MapsのAir Quality APIから大気汚染データを取得するためのPythonツール

2023年8月、GoogleはマッピングAPIのリストに、空気品質サービスの追加を発表しましたそれについての詳細はこちらでお読みいただけますこの情報は現在、内部からも利用できるようになったようです

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