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「Pythonにおける数理最適化入門」

データサイエンティストは、データと様々な技法を用いて幅広い現実の問題に取り組みます数学的最適化は、多くの問題に適用できる強力な技法です...

「データプロジェクトを始めるための3つの強力なPythonライブラリを（一部）自動化して、EDAを手助け」

「ごみを出すにはごみを入れる」という古い格言を避けるためには、データを理解し、きちんと整理することに十分な時間を費やすことが重要です最近、私はコンラッドの著書「The Kaggle Book」を読みました

マイクロソフトの研究者がConfidential Consortium Framework (CCF)を紹介：セキュアな状態を持つCIAアプリケーションを開発するための汎用AIフレームワーク

「CIA Trinity（CIAトリニティ）」は、よく知られた情報セキュリティフレームワークであり、データの機密性、整合性の保護、高い可用性の3つの属性で構成されています。各属性から始めて、研究チームは信頼性の高い多者参加アプリケーションを信頼できないインフラストラクチャ上で実行することに焦点を当てています。個人データのプライバシーを保護する責任は組織にあります。この責務は法律によってますます規制されるようになり、実施しない場合の影響は、たとえばGDPRの場合には売上高の4%になる可能性があります。企業は知的財産を保護したり、競争力を獲得したり、秘密を守る必要がある場合でも、データを秘密に保つことを望む場合があります。実行中の秘密はより難しいですが、静止状態と飛行中の暗号化は試された方法です。さらに、秘密は単独では部分的にしか解決されません。むしろ、任意のデータを保護する問題をキーの保護にまで縮小し、そのキーは一連の確立されたガイドラインに従って制御、保管、発行される必要があります。これは整合性の保護です。組織は、自らの管理下のデータを違法または偶発的な変更から保護し、データの機密性を維持するという二重の責任を負います。データにアクセスするコードの整合性の維持は、データの秘密を維持するために頻繁に必要とされます。コードの整合性と透明性を組み合わせることで、データを共有するパーティーは情報の意図した使用方法に合意することができます。たとえば、銀行は政府のために要求を処理することで反マネーロンダリング法に従うことができますが、顧客の完全な情報は提供しません。クラウドコンピューティングの広範な普及により、アプリケーションに低い参入障壁とコストの比例的な拡張性を提供するため、これらのシステムの信頼できる計算基盤（TCB）は時間の経過とともに拡大しています。信頼できないクラウドインフラストラクチャを使用する場合、リモートでデータの整合性と機密性を確保することはより困難です。そのため、健康、金融、または政府に関連するような非常に敏感なアプリケーションは、パブリッククラウドに移行することができません。この困難な状況を考慮すると、次の研究課題にはまだ回答が必要です：クラウドプロバイダを多者参加アプリケーションのTCBから排除しつつ、開発者がクラウドの計算とストレージリソースを活用できるようにすることは可能でしょうか？多者参加シナリオの需要が増える中で、互いに完全に信頼しないパーティー間でデータシステムを統合することは特に重要です。多くのソースからのデータを統合し、それを協力して利用して価値を向上させ、新しいユースケースを作成することができます。ただし、機密性と整合性には制約があり、研究チームは複数の異なる参加者のニーズとアクセス権限を考慮する必要があります。現代のデジタルインフラストラクチャがますます重要になっているため、アプリケーションは信頼性があり、高い可用性が求められます。デジタルインフラストラクチャは、必要な一貫性とコストトレードオフであっても、100%の利用可能性を保証することはできませんので、通常の運用中に予想される障害に対して堅牢である必要があります。研究チームは、非常に実用的でありながら倫理的に優れたアプローチを取る必要があります。これには、信頼できないクラウドインフラストラクチャや多者参加の信頼できないガバナンスなど、様々な状態保持アプリケーションや現代の展開シナリオをサポートするCIAアプリケーションの作成が含まれます。マイクロソフト、KU Leuven、ケンブリッジ大学の研究チームは、この研究のConfidential Consortium Framework（CCF）を提案しています。CCFは、分散トラストと集中クラウドコンピューティングを統合しています。リモートで証明可能な機密性と整合性により、CCFはクラウドベースの信頼性の高い実行環境を利用しています。さらに、トランザクションキーバリューストアとステートマシンレプリケーションは、高い可用性と監査を実現するために不変の台帳と組み合わせられています。CCFの柔軟性により、開発者は高度に調整可能な監視のために独自の多者参加ガバナンスアーキテクチャを使用し、アプリケーションロジックを適用することができます。クラウドコンピューティングや多者参加協力において、この研究チームはデータの機密性、整合性の保護、高い可用性などを探求する多くの研究チームの1つです。CCFは、多くの先行システムとは異なり、孤立した安全な実行ソリューション（代わりに二次的なストレージシステムに依存）または孤立したデータストレージソリューション（台帳、データベース、またはキーバリューストアの形式）のいずれかを提供するのではなく、実行とストレージの両方を可能にするエンドツーエンドのソリューションを提供します。CCFは、信頼できる計算基盤、柔軟性のあるプログラミングアプローチ、セキュリティと使いやすさのバランスを備えています。さらに、CCFは、スナップショット、ライブコード更新、再構成、災害復旧、インデックスなどの機能に依存するAzure Managed CCFやAzure Confidential Ledgerなどのサービスを通じて本番環境で信頼されています。これは、汎用で自己完結型の設計の重要性を強調しています。

dbtコア、Snowflake、およびGitHub Actions データエンジニアのための個人のプロジェクト

これは、Data/Analyticsエンジニア向けの簡単で高速なプロジェクトですdbt Core、Snowflake、Fivetran、およびGitHub Actionsなどの最新のデータスタックツールを試してみたい方にお勧めですハンズオン形式で行います...

Pythonによる(Bio)イメージ分析：ヒストグラムについて知っておくべきすべてのこと

「（バイオ）イメージ解析とPythonを使いこなすシリーズへようこそ：すべてを知るために必要なことこのチュートリアルでは、ヒストグラムという重要なツールについて取り上げ、それがどれほど重要かを世界でいかに果たしているかを探求してください...」

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

「新しく進化したAmazon SageMaker Studioを体験してください」

2019年に開始されたAmazon SageMaker Studioは、データの準備、構築と実験、トレーニング、ホスティング、モニタリングまで、すべてのエンドツーエンドの機械学習（ML）ワークフローを一か所で提供しますデータサイエンスの生産性を向上させるためのイノベーションを続ける当社は、改良されたSageMaker Studioのエクスペリエンスを発表することができて大変嬉しく思いますこれにより、ユーザーは管理された統合開発環境（IDE）を選択することができます...

「Amazon SageMakerは、企業がユーザーをSageMakerにオンボードするために、SageMakerドメインのセットアップを簡単化します」

機械学習（ML）の採用を規模化するにつれて、組織は新たなインフラストラクチャを効率的かつ信頼性のある方法で展開し、ML環境へのチームのオンボードを求めていますその中でも、ユーザーの役割と活動に基づいた認証と詳細な権限設定の構築は一つの課題です例えば、MLOpsエンジニアは通常、モデルの展開活動を行います

予測モデルの構築：Pythonにおけるロジスティック回帰

著者によるイメージ　機械学習を始めるとき、ロジスティック回帰は最初にツールボックスに追加するアルゴリズムの一つですこれはシンプルで頑健なアルゴリズムであり、主に2値分類の課題に使用されます0と1の2つのクラスを持つ二値分類問題を考えますロジスティック回帰はロジスティックまたは...

Machine learning

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

イントロダクション最近、チャットボットは人工知能によって駆動される洗練された会話エージェントに進化してきました。このガイドでは、ConfluenceのページやJiraのチケットに関連するユーザークエリに対応するために特別に設計された高度なRasaパワードのチャットボットの構築について詳しく説明します。ConfluenceとJiraを統合することで、情報の検索を効率化し、統一的な作業環境を促進します。Confluenceは共同のドキュメンテーションを容易にし、Jiraは強力なプロジェクト管理ツールです。これらのプラットフォームとシームレスに統合するチャットボットを作成することで、チームがコンテンツの共同作業とプロジェクトの管理においてアクセシビリティが向上し、効率が最適化されます。学習目標この記事では、次のことを学びます： Rasaプロジェクトのセットアップ: Rasaプロジェクトを開始し、高度なチャットボットの開発のための基盤を構築する方法を学びます。 NLUインテントの定義: ConfluenceとJiraのクエリに対して特定の自然言語理解（NLU）インテントを定義し、チャットボットの理解力を高めます。カスタムアクションの開発: 拡張機能を実現するために、ConfluenceとJiraのAPIと対話するためのPythonベースのカスタムアクションを作成します。モデルのトレーニングとテスト: モデルのトレーニングプロセスを理解し、チャットボットの汎用性を確保し、継続的な改善のための反復テストを行います。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。基本概念 Rasa Rasaはオープンソースの会話型AIプラットフォームであり、開発者に強力なコンテキスト認識型のチャットボットの構築を可能にします。単純なルールベースのシステムを超えて、Rasaは機械学習を利用して複雑なユーザー入力を理解し、応答します。自然言語処理の機能と対話管理ツールにより、Rasaはインテリジェントな会話エージェントを作成するための多目的なソリューションとなっています。 Jira JiraはAtlassianによって開発された有名なプロジェクト管理および課題追跡ツールです。アジャイルソフトウェア開発で広く使用されており、Jiraはタスクを整理し、問題を追跡し、チームがワークフローを効率化するための機能を提供しています。ワークフローのカスタマイズやリアルタイムのコラボレーションなど、幅広い機能があり、開発チームやプロジェクトマネージャーの間で人気があります。Jiraの豊富なRESTful APIを利用すると、外部ツールやアプリケーションとのシームレスな統合が可能で、リアルタイムデータの交換や自動化を容易にします。 Confluence Confluenceもまた、Atlassianによって開発された共同作業プラットフォームであり、組織内での効率的なドキュメンテーション、知識共有、チームワークを支援します。チームがコンテンツを作成、共有、共同作業するための中央集権的なスペースであり、プロジェクトのドキュメンテーション、会議の議事録、一般的な知識管理にとって重要なツールです。リアルタイムの共同編集により、複数のチームメンバーが同じドキュメントで同時に作業することができます。Confluenceの強力な検索機能により、関連する情報を効率的に見つけることができます。ConfluenceはJiraなどの他のAtlassian製品とシームレスに統合され、統一されたプロジェクト管理とドキュメンテーションのエコシステムを作成します。チャットボット…

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