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データサイエンス入門：初心者向けガイド

この記事は新しいデータサイエンティストのためのガイドであり、迅速に始めるのを助けるために設計されていますこれは出発点となるものですが、既に新しい仕事を探している場合は、この記事をもっと読むことをお勧めします

Career Advice

「Amazon EC2 Inf1＆Inf2インスタンス上のFastAPIとPyTorchモデルを使用して、AWS Inferentiaの利用を最適化する」

「ディープラーニングモデルを大規模に展開する際には、パフォーマンスとコストのメリットを最大限に引き出すために、基盤となるハードウェアを効果的に活用することが重要です高スループットと低レイテンシーを必要とするプロダクションワークロードでは、Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）インスタンス、モデルの提供スタック、展開アーキテクチャの選択が非常に重要です効率の悪いアーキテクチャは[…]」

リアルタイムでデータを理解する

このブログ投稿では、オープンソースのストリーミングソリューションであるbytewaxと、ydata-profilingを組み合わせて活用する方法について説明しますこれにより、ストリーミングフローの品質を向上させることができます

「データエンジニアリング入門ガイド」

データエンジニアリングに参入したいのですか？今日からデータエンジニアリングと基本的な概念について学ぶことから始めましょう

Data Engineering

Weaviate入門：ベクトルデータベースを使った検索の初心者ガイド

Weaviateベクトルデータベースを使用することでできることの3つの例には、セマンティック検索、質問応答、OpenAI LLMsを用いた生成検索があります

「ジェイソン・フラックスとともに会話型AI製品を本番環境に展開する」

この記事はもともと、MLOps Liveという対話型のQ&Aセッションのエピソードでしたこのセッションでは、MLプラクティショナーが他のMLプラクティショナーからの質問に答えることが目的です各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、今回のエピソードでは、Jason Falksさんと会話型AI製品を本番環境に展開することについて話しましたYouTubeでご覧いただけますまたは...

「機械学習モデルのログと管理のためのトップツール」

機械学習において、実験トラッキングはすべての実験メタデータを1つの場所（データベースまたはリポジトリ）に保存します。モデルのハイパーパラメータ、性能の測定値、実行ログ、モデルのアーティファクト、データのアーティファクトなど、すべてが含まれています。実験ログの実装方法はさまざまです。スプレッドシートは1つのオプションです（もはや使用されていません！）、またはテストの追跡にGitHubを使用することもできます。機械学習の実験を追跡することは常にMLの開発において重要なステップでしたが、以前は手間のかかる、遅くてエラーが発生しやすい手続きでした。近年、機械学習の実験管理とトラッキングのための現代的なソリューションの市場が発展し増加しました。現在、さまざまな選択肢があります。オープンソースまたはエンタープライズソリューション、スタンドアロンの実験トラッキングフレームワーク、エンドツーエンドのプラットフォームなど、適切なツールを必ず見つけることができます。 MLFlowのようなオープンソースのライブラリやフレームワークを利用するか、Weights & Biases、Cometなどのこれらの機能を備えたエンタープライズツールプラットフォームを購入することが、実験ログを行うための最も簡単な方法です。この記事では、データサイエンティストにとって非常に役立つ実験トラッキングツールをいくつか紹介しています。 MLFlow MLflowは、実験、再現性、デプロイメント、および中央モデルレジストリを含む機械学習ライフサイクルを管理するオープンソースプラットフォームです。複数の機械学習ライブラリからモデルを異なるプラットフォームに配布およびサービングする（MLflowモデルレジストリ）機能も提供しています。MLflowは現在、MLコードを再利用可能で再現可能な形式でパッケージングする機能（MLflowプロジェクト）、パラメータと結果を記録および比較するための実験のトラッキング機能（MLflowトラッキング）をサポートしています。さらに、モデルのバージョン管理、ステージ遷移、注釈など、MLflowモデルのライフサイクル全体を共同で管理するための中央モデルストアも提供しています。 Weights & Biases Weights & Biasesは、実験トラッキング、データセットのバージョン管理、およびモデルの管理により、より速くより優れたモデルを生成するためのMLOpsプラットフォームです。Weights & Biasesはプライベートインフラストラクチャにインストールすることも、クラウドで利用することもできます。 Comet Cometは、現在のインフラストラクチャとツールと連携してモデルを管理、可視化、最適化する機械学習プラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリックを自動的に追跡するために、スクリプトまたはノートブックに2行のコードを追加するだけで使用できます。 Cometは、ML実験の全ライフサイクルのためのプラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリック、予測、依存関係、システムメトリックを比較してモデルのパフォーマンスの違いを分析することができます。モデルはモデルレジストリに登録して、エンジニアリングへの簡単な引き継ぎが可能であり、トレーニングランからデプロイまでの完全な監査トレイルで使用中のモデルを把握することができます。 Arize AI Arize AIは、MLチームがプロダクションでより成功したAIを提供および維持するための機械学習可観測性プラットフォームです。Arizeの自動モデルモニタリングおよび可観測性プラットフォームにより、MLチームは問題が発生したときに問題を検出し、なぜ問題が発生したかをトラブルシューティングし、モデルのパフォーマンスを管理することができます。コンピュータビジョンおよび自然言語処理モデルの非構造化データの埋め込みを監視することで、チームは次にラベル付けするデータを予測的に特定し、プロダクションでの問題をトラブルシューティングすることもできます。ユーザーはArize.comで無料アカウントにサインアップできます。…

機械学習（ML）の実験トラッキングと管理のためのトップツール（2023年）

機械学習プロジェクトを行う際に、単一のモデルトレーニング実行から良い結果を得ることは一つのことです。機械学習の試行をきちんと整理し、信頼性のある結論を導き出すための方法を持つことは別のことです。実験トラッキングはこれらの問題に対する解決策を提供します。機械学習における実験トラッキングとは、実施する各実験の関連データを保存することの実践です。実験トラッキングは、スプレッドシート、GitHub、または社内プラットフォームを使用するなど、さまざまな方法でMLチームによって実装されています。ただし、ML実験の管理とトラッキングに特化したツールを使用することが最も効率的な選択肢です。以下は、ML実験トラッキングと管理のトップツールです Weight & Biases 重みとバイアスと呼ばれる機械学習フレームワークは、モデルの管理、データセットのバージョン管理、および実験の監視に使用されます。実験トラッキングコンポーネントの主な目的は、データサイエンティストがモデルトレーニングプロセスの各ステップを記録し、モデルを可視化し、試行を比較するのを支援することです。 W&Bは、オンプレミスまたはクラウド上の両方で使用できるツールです。Weights & Biasesは、Keras、PyTorch環境、TensorFlow、Fastai、Scikit-learnなど、さまざまなフレームワークとライブラリの統合をサポートしています。 Comet Comet MLプラットフォームを使用すると、データサイエンティストはモデルのトレーニングから本番まで、実験とモデルの追跡、比較、説明、最適化を行うことができます。実験トラッキングでは、データセット、コードの変更、実験履歴、モデルを記録することができます。 Cometは、チーム、個人、学術機関、企業向けに提供され、誰もが実験を行い、作業を容易にし、結果を素早く可視化することができます。ローカルにインストールするか、ホステッドプラットフォームとして使用することができます。 Sacred + Omniboard Sacredは、オープンソースのプログラムであり、機械学習の研究者は実験を設定、配置、ログ記録、複製することができます。Sacredには優れたユーザーインターフェースがないため、Omniboardなどのダッシュボードツールとリンクすることができます（他のツールとも統合することができます）。しかし、Sacredは他のツールのスケーラビリティに欠け、チームの協力のために設計されていない（別のツールと組み合わせる場合を除く）が、単独の調査には多くの可能性があります。 MLflow MLflowと呼ばれるオープンソースのフレームワークは、機械学習のライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。これには実験、モデルの保存、複製、使用が含まれます。Tracking、Model Registry、Projects、Modelsの4つのコンポーネントは、それぞれこれらの要素を代表しています。 MLflow TrackingコンポーネントにはAPIとUIがあり、パラメータ、コードバージョン、メトリック、出力ファイルなどの異なるログメタデータを記録し、後で結果を表示することができます。…

2023年に知っておくべきトップ15のビッグデータソフトウェア

はじめに今日の急速に進化する世界では、データが意思決定とビジネスの成長の推進力となっているため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最先端のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くのオプションがあるため、完璧なビッグデータソフトウェアを見つけるのには多くの時間と労力がかかることがあります。そのため、私たちはこの重要なプロセスで貴重な支援を提供することの重要性を理解しています。私たちの目標は、最新の洞察力と厳選された必須のビッグデータツールのリストを提供することで、情報を基にした意思決定を行えるようにすることです。これらのリソースと推奨事項を活用することで、データ駆動型の世界の課題に取り組み、ビジネスの可能性を最大限に引き出すことができます。一緒にこの旅に乗り出し、意思決定を革新する可能性のあるビッグデータ科学ツールの領域を探索しましょう。ビッグデータとは何ですか？その巨大なサイズ、多様性、複雑さにより、それはビッグデータと呼ばれるようになりました。ビッグデータは、取得、処理、輸送、組織化における高い効率と技術を示しています。それは、数多くのソースから得られた構造化、半構造化、非構造化データで構成されています。ビッグデータには以下の5つのVが含まれます：多様性真実性ボリューム価値速度なぜビッグデータソフトウェアと分析を使用するのですか？以下は、ビッグデータソフトウェアと分析を使用する一般的な理由です：記述的、予測的、規定的な分析でデータの使用を活用するため大量のデータを処理するためリアルタイムの更新と分析のためさまざまなデータ型の処理を容易にするため組織に対する費用効果のあるソリューションを提供するため意思決定の向上のため競争力の向上のため顧客エクスペリエンスの向上のためトップ15のビッグデータソフトウェアのリスト Apache Hadoop…

「2023年に知っておくべきトップ15のビッグデータソフトウェア」

はじめに今日の急速に進化する世界では、データが意思決定とビジネスの成長の原動力となるため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最新のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くの選択肢があるため、完璧なビッグデータソフトウェアを見つけるのには多くの時間と労力がかかる場合があります。そのため、私たちはこの重要なプロセスで貴重な支援を提供することの重要性を理解しています。私たちの目標は、最新の情報と厳選された必須のビッグデータツールのリストを提供し、情報を元にした意思決定を行えるようにすることです。これらのリソースと推奨事項を活用することで、データ駆動の世界の課題に取り組み、ビジネスのフルポテンシャルを引き出すことができます。一緒にこの旅に出かけて、意思決定を革新することができるビッグデータサイエンスツールの領域を探索しましょう。ビッグデータとは何ですか？その巨大なサイズ、多様性、複雑さから、それはビッグデータと呼ばれるようになりました。ビッグデータは、取得、処理、輸送、組織化のための高効率な技術を備えています。様々なソースから得られる構造化、半構造化、非構造化のデータで構成されています。ビッグデータには以下の5つのVが含まれます：多様性真実性ボリュームバリュー速度なぜビッグデータソフトウェアと分析が必要なのですか？ビッグデータソフトウェアと分析を使用する一般的な理由は以下の通りです：記述的、予測的、指示的な分析でデータの使用を活用するため大量のデータを処理するためリアルタイムの更新と分析のためさまざまなデータタイプの処理を容易にするため組織に費用対効果の高いソリューションを提供するため意思決定の向上のため競争力の向上のため顧客体験の向上のためトップ15のビッグデータソフトウェアのリスト Apache Hadoop…

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