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AWS CDKを介してAmazon SageMakerロールマネージャーを使用して、カスタム権限を数分で定義します

機械学習（ML）の管理者は、MLワークロードのセキュリティと完全性を維持する上で重要な役割を果たしています彼らの主な焦点は、ユーザーが最高のセキュリティで操作し、最小特権の原則に従うことを確認することですただし、異なるユーザーペルソナの多様なニーズに対応し、適切な許可ポリシーを作成することは、時にアジリティを妨げることがあります[…]

ChatGPT プラグイン：知っておく必要があるすべて

OpenAIが展開したサードパーティのプラグインについて学び、ChatGPTsの実際の使用を理解しましょう

Artificial Intelligence

はじめに「データサイエンス」と「機械学習」は、25世紀において注目すべき技術的なトピックです。初心者のコンピュータサイエンスの学生からNetflixやAmazonなどの大手企業まで、様々なエンティティによって利用されています。ビッグデータの急増により、ペタバイトやエクサバイト単位で測定される膨大な量のデータを扱う新しい時代が訪れました。過去には、データのストレージには重大な課題がありましたが、現在ではHadoopなどのフレームワークによってこれらの問題が解決され、データ処理に重点が移りました。この文脈において、データサイエンスと機械学習は重要な役割を果たしています。しかし、これら2つの用語の違いは何でしょうか？この記事では、データサイエンスと機械学習の比較を掘り下げ、その違いを探ります。データサイエンスとは？ビジネスや組織がリポジトリに保持する膨大な量のデータの複雑な分析を行うことです。データのソース、データの主題の分析、そしてデータが将来的にビジネスの成長にどのように役立つかについて、この研究ではすべてカバーされます。常に2つのタイプの組織データがあります。構造化データと非構造化データです。このデータを分析することで、市場やビジネストレンドについて重要なことを学び、データセット内のパターンを特定することにより、企業は効率を向上させ、競合他社と差別化することができます。機械学習とは？機械学習という研究分野のおかげで、コンピュータは明示的にプログラムされることなく学習することができるようになりました。機械学習はアルゴリズムを使用してデータを処理し、予測を行うためにトレーニングされます。指示、データ、または観察値が機械学習の入力となります。機械学習の利用は、Facebook、Googleなどの企業で広く行われています。データサイエンス vs 機械学習側面データサイエンス機械学習定義構造化および非構造化データから知識と洞察を抽出するために、科学的な方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用する多様な分野。明示的にプログラムされることなく、コンピュータシステムが学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムと統計モデルを開発する人工知能（AI）のサブフィールド。スコープデータ収集、クリーニング、分析、可視化、解釈など、データライフサイクルのさまざまな段階を包括する広い範囲。データから学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を絞った狭い範囲。目標複雑な問題を解決し、データに基づいて意思決定を行うために、データから洞察、パターン、そして知識を抽出すること。機械がデータから学び、特定のタスクにおいて自動的にパフォーマンスを向上させるためのモデルとアルゴリズムを開発すること。技術統計、データマイニング、データ可視化、機械学習、深層学習など、様々な技術やツールを組み合わせています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの機械学習アルゴリズムの適用に主眼を置いています。…

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

事前学習済みのViTモデルを使用した画像キャプショニングにおけるVision Transformer（ViT）

はじめに事前学習済みのViTモデルを使用した画像キャプショニングは、画像の詳細な説明を提供するために画像の下に表示されるテキストまたは書き込みのことを指します。つまり、画像をテキストの説明に翻訳するタスクであり、ビジョン（画像）と言語（テキスト）を接続することで行われます。この記事では、PyTorchバックエンドを使用して、画像のViTを主要な技術として使用して、トランスフォーマーを使用した画像キャプショニングの生成方法を、スクラッチから再トレーニングすることなくトレーニング済みモデルを使用して実現します。出典: Springer 現在のソーシャルメディアプラットフォームや画像のオンライン利用の流行に対応するため、この技術を学ぶことは、説明、引用、視覚障害者の支援、さらには検索エンジン最適化といった多くの理由で役立ちます。これは、画像を含むプロジェクトにとって非常に便利な技術であります。学習目標画像キャプショニングのアイデア ViTを使用した画像キャプチャリングトレーニング済みモデルを使用した画像キャプショニングの実行 Pythonを使用したトランスフォーマーの利用この記事で使用されたコード全体は、このGitHubリポジトリで見つけることができます。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。トランスフォーマーモデルとは何ですか？ ViTについて説明する前に、トランスフォーマーについて理解しましょう。Google Brainによって2017年に導入されて以来、トランスフォーマーはNLPの能力において注目を集めています。トランスフォーマーは、入力データの各部分の重要性を異なる重み付けする自己注意を採用して区別されるディープラーニングモデルです。これは、主に自然言語処理（NLP）の分野で使用されています。トランスフォーマーは、自然言語のようなシーケンシャルな入力データを処理しますが、トランスフォーマーは一度にすべての入力を処理します。注意機構の助けを借りて、入力シーケンスの任意の位置にはコンテキストがあります。この効率性により、より並列化が可能となり、トレーニング時間が短縮され、効率が向上します。トランスフォーマーアーキテクチャ次に、トランスフォーマーのアーキテクチャの構成を見てみましょう。トランスフォーマーアーキテクチャは、主にエンコーダー-デコーダー構造から構成されています。トランスフォーマーアーキテクチャのエンコーダー-デコーダー構造は、「Attention Is All You Need」という有名な論文で発表されました。エンコーダーは、各レイヤーが入力を反復的に処理することを担当し、一方で、デコーダーレイヤーはエンコーダーの出力を受け取り、デコードされた出力を生成します。単純に言えば、エンコーダーは入力シーケンスをシーケンスにマッピングし、それをデコーダーに供給します。デコーダーは、出力シーケンスを生成します。ビジョン・トランスフォーマーとは何ですか？…

ベイジアンマーケティングミックスモデルの理解：事前仕様に深く入り込む

ベイジアン・マーケティング・ミックス・モデリングは、特にLightweightMMM（Google）やPyMC Marketing（PyMC Labs）などのオープンソースツールの最近のリリースにより、ますます注目を集めています...

次回のデータプロジェクトで興味深いデータセットを取得する5つの方法（Kaggle以外）

素晴らしいデータサイエンスプロジェクトの鍵は素晴らしいデータセットですが、素晴らしいデータを見つけることは言うほど簡単ではありません私がデータサイエンス修士課程を勉強していた頃を覚えていますが、それはちょうど...

7つの方法でChatGPTがあなたのコーディングをより良く、より速くします

プロジェクトの計画から本番用のコードの生成まで、ChatGPTは開発プロセス全体にわたって頼れるパートナーであり、一歩一歩有益なアシストを提供します

Programming

2023年に知っておくべきトップ10のパワフルなデータモデリングツール

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、競争力を維持するために正確なデータモデリングツールを持つことは企業にとって不可欠です。新しい開発者として、堅牢なデータモデリングの基礎は、データベースを効果的に扱うために重要です。適切に構成されたデータ構造は、スムーズなワークフローを確保し、データの損失や誤配置を防止します。大規模で複雑なタスクに取り組むために、データモデリングツールを利用することがますます重要になっています。これらのツールは時間を節約するだけでなく、データモデリングのプロセスを簡素化することができます。トランスフォーメーションに寄与するトップ10のデータモデリングツールを発見してください。効率性を求める経験豊富なプロフェッショナルから、ユーザーフレンドリーなソリューションを求める初心者まで、あなたのニーズに合わせて提供します。データの真のポテンシャルを引き出し、自信を持って賢い決定をする旅に出ましょう！データモデリングツールとは何ですか？データモデルは、UML図を使用してしばしば視覚的にデータ仕様を表します。データはSQLまたはNoSQLデータベースに格納され、データモデリングにはどの情報を収集し、どのように格納するかを決定することが含まれます。データモデリングツールは、データモデリングプロセスを効率化するために使用されます。これらのツールは、データとその複数のモデル層との間のギャップを埋めます。これらのツールは、既存のデータベースをリバースエンジニアリングし、スキーマとモデルを比較およびマージし、自動的にデータベーススキーマまたはDTDを生成することができます。効果的なデータモデリングソフトウェアは、魅力的な視覚的表現とデータベースとのシームレスな統合を提供します。ユーザーフレンドリーなデータモデリングツールは、概念的なデータモデリングをよりアクセスしやすくします。データモデリングツールを選ぶ際に考慮すべきことは何ですか？データモデリングツールを選ぶ際には、特定のニーズを決定することが重要です。必須要件と望ましい要件を分類し、後者を優先させます。この決定は長期的な影響を持つ可能性があるため、組織内のさまざまな視点からの意見を考慮してください。すべてのデータモデリングツールが物理モデルと論理モデルの作成、リバースエンジニアリング、およびフォワードエンジニアリングなどの基本的なタスクを処理できますが、追加の要因も考慮する必要があります。これには、チームベースのモデリング機能、バージョニング、図のカスタマイズオプション、モデルリポジトリの機能、概念的なデータモデルのサポート、エンタープライズメタデータリポジトリとの統合、および異なるモデルレベル（概念的、論理的、物理的）にわたるオブジェクトラインの維持のためのデータ合理化が含まれます。これらの要因は、あなたのデータモデリングニーズについての情報を提供し、適切な選択をするのに役立ちます。トップ10のデータモデリングツール 1. ER/Studio Embarcadero Technologiesが開発したER/Studioは、データアーキテクト、モデラー、DBA、ビジネスアナリストにとって有用であり、データベース設計とデータ再利用を管理するために役立ちます。ツールによって、データベースコードを自動的に生成することができます。属性と定義の完全なドキュメントを備えたツールは、ビジネスコンセプトをモデリングするのに役立ちます。特徴論理モデルと物理モデルの両方をサポートツールによって、新しいデータベースの変更に対する影響分析が実施されます。自動化とスクリプトのサポートサポートされるプレゼンテーションファイルの種類には、HTML、PNG、JPEG、RTF、XML、Schema、DTDが含まれます。 ER/Studioによって、モデルとデータベースの一貫性が保証されます。価格…

FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

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