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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。…

AlluxioがAI最適化されたデータプラットフォームを発表し、より高速なMLパイプラインを提供します

「AIイニシアチブの価値実現を加速させるために、AIと機械学習のワークロードのフルポテンシャルを引き出す簡素化されたデータインフラストラクチャを活用します」

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。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。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

ニューラルネットワークにおける系統的組み合わせ可能性の解除：組み合わせ可能性のためのメタラーニング（MLC）アプローチによるブレイクスルー

人工知能（Artificial Intelligence）と機械学習（Machine Learning）の分野はますます普及しています。これらの領域での主要な関心事の一つは、機械が人間の認知と言語の複雑さを再現できる能力です。まだ疑問が残るのは、ロボットが人間の言語と認知を特徴付ける方法論的な構成性を本当に再現できるのかという点です。人間の学習における体系性は、新しいアイデアを獲得し、それらを既存のものと体系的に統合する能力です。体系的な構成性は人間の言語と知性の素晴らしい能力です。そのアイデアは代数方程式を解くことに似ており、既知の要素の新しい組み合わせを生成し理解する能力が必要です。しかし、ニューラルネットワークの分野ではこの体系性の問題はまだ解決されていません。この分野での大きな進展にもかかわらず、FodorとPylyshynによって提唱されたよく知られた主張が浮上しています。彼らによれば、人間の心のモデルとしての人工ニューラルネットワークは、この能力を持たないため不十分です。それに対し、最近、研究チームは、メタラーニング（Meta-Learning）の一種である構成性のためのメタラーニング（MLC）という新技術を使用することで、ニューラルネットワークが人間のような体系性を獲得できる可能性を示しました。このアプローチでは、ニューラルネットワークを訓練するため、一連の動的な構成問題に基づいています。この研究では、行動学習を行うための指示学習パラダイムを使用して、人間と機械のパフォーマンスを比較しました。MLCは、人間と機械の体系性の面での差を埋める役割を果たしています。このアプローチでは、ニューラルネットワークの学習プロセスを高次のガイダンスと人間の例に基づいて指導するため、手動で作成された内部表現や帰納バイアスに依存するのではなく、メタラーニングの一種を可能にし、ネットワークが適切な学習能力を獲得するのに役立ちます。研究チームは、このアプローチを評価するために、人間の行動実験を実施しました。人間のような一般化の重要な要素である柔軟性と体系性のバランスが最も良いと思われる7つの異なるモデルを評価しました。その結果、MLCは、過剰に柔軟で体系的でないニューラルネットワークに依存することなく、厳密に体系的であるが剛直な確率的記号モデルを強制することもありませんでした。 MLCの特に素晴らしいところは、複雑な特殊なニューラルネットワークのトポロジーを必要としないということです。代わりに、通常のニューラルネットワークを構成スキル向けに最適化します。このヘッドツーヘッドの比較では、MLCを搭載したネットワークは、人間の体系的な一般化を非常によく模倣しました。結論として、MLCは、機械が言語と推論の面で人間のような体系性を獲得できることを証明することで、様々な認知活動（問題解決、創造思考、自然言語処理など）の向上に向けて、機械学習システムが人間の体系的な能力を模倣できる可能性を示しています。このブレイクスルーは、人間の認知の体系性を真に理解し再現するだけでなく、機械により人間をより近づけることで、人工知能の分野を革新する潜在能力を秘めています。

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「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

AlluxioがAI最適化されたデータプラットフォームを発表し、より高速なMLパイプラインを提供します

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

ニューラルネットワークにおける系統的組み合わせ可能性の解除：組み合わせ可能性のためのメタラーニング（MLC）アプローチによるブレイクスルー

MLOps原則の紹介

パイプラインの夢：AWSでのMLトレーニングの自動化

「4つの簡単なステップであなたのMLシステムを超高速化する」

「Intuitivoは、AWS InferentiaとPyTorchを使用して、AI/MLのコストを節約しながら、より高いスループットを実現します」

データから洞察力へ：KubernetesによるAI/MLの活用

LLMOps – MLOpsの次のフロンティア

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