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「ゼロ-ETL、ChatGPT、およびデータエンジニアリングの未来」

変化が苦手な方には、データエンジニアリングは適していませんこの領域では、ほとんどのことが再構築されました最も顕著な最近の例は、SnowflakeとDatabricksがデータベースの概念を変革し、モダンデータスタックの時代を開いていますこの動きの一環として、Fivetranとdbtは基本的に...

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

VoAGIニュース、11月22日：パンダとの7つの必須データ品質チェック•2024年に試してみるべき5つのベクトルデータベースのベスト

今週のVoAGIでは、pandasを使用してデータ品質チェックの方法を学びます欠損したレコードや外れ値、一貫性のないデータ入力などを検出しますまた、トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションのためのベクトルエンベディングの格納、インデックス付け、クエリにおいて、その多様性、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

先駆的なデータオブザーバビリティー：データ、コード、インフラストラクチャ、およびAI

「私たちが2019年にデータの監視カテゴリーを立ち上げた時、その言葉は私にはほとんど発音できないものでしたしかし、4年後、このカテゴリーは現代のデータスタックの中核的な層として確立されましたデータの監視はG2カテゴリーであり、GartnerやForresterなどによって認識され、さらに重要なことには、数百の企業に広く採用されています...」

デルタテーブルでのパーティション分割の代わりに、データブリックスでのリキッドクラスタリングの使用を開始します

データの整理方法を革命化するために、Databricksは今年のData + AI SummitでLiquid Clusteringと呼ばれる画期的なゲームチェンジャーを導入しましたこれは、境界を再定義する革新的な機能です...

「Pandasを使用したSpark上のPythonの並列化 並行性のオプション」

私の前の役職では、数千のディスクにわたるマネージドサービスのお客様の将来のディスクストレージ使用量を予測するための内部プロジェクトに取り組んでいました各ディスクは以下の条件があります...

「エンタープライズAIの処理のための表現能力を向上させる鍵は、RAG + ファインチューニングです以下にその理由を説明します」

「ジェネレーティブAIはほとんどのCEOの頭にありますが、そのエンタープライズへの適応方法は議論の余地がありますその成功の鍵はRAGと微調整にある理由をここで説明します」

「データから次に最適な質問をどのようにして決定木が知るのか？」

決定木は、分類と回帰の両方の問題を解決することができる多目的な機械学習アルゴリズムですデータの特徴に基づいて質問をすることで、意思決定をします...

データ契約の裏側：消費者の責任の目覚め

「得点する必要があることに気づいていないチームの半分が参加しているサッカーゲームは、確かに混乱と非効率のスペクタクルとなるでしょうそれにもかかわらず、これは多くのデータ組織で起こることではありませんか？今日は…」

「Llama2とAmazon SageMakerを使用したLoRAのファインチューニングモデルのモデル管理」

ビッグデータとAIの時代において、企業は競争上の優位性を得るためにこれらの技術を利用する方法を常に探求しています現在、AIの中でも最も注目されている分野の一つが生成AIですそしてその理由は十分にあると言えます生成AIは創造性や可能性の限界を押し上げる強力な解決策を提供してくれます

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