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「10 最高のワークフロー自動化ツール」

現代の速いデジタルの世界では、効率は単なる流行語以上のものです - 必要不可欠なものですビジネスが拡大し、プロセスが複雑化するにつれて、手作業の操作はしばしば煩雑で時間のかかるものになります解決策は何でしょうか？ワークフロー自動化ツールですこれらのツールによって繰り返しのタスクを効率化することで、時間を節約するだけでなく、人為的なエラーのリスクも減らすことができます[…]

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「シフトのCEOであるクリス・ナーゲル – インタビューシリーズ」

クリスはSiftの最高経営責任者です彼は、Ping Identityを含むベンチャー支援および公開SaaS企業のシニアリーダーシップポジションで30年以上の経験を持っていますSiftは、単一の直感的なコンソールで構築された企業向けの支払い詐欺を終わらせる方法を提供していますSiftのエンドツーエンドソリューションにより、分離されたツールや単一の目的の必要性がなくなります

「個人データへのアクセス」

「データプライバシー法は、世界中の国々で登場しており、他の人々があなたをどのように見ているかを学ぶ機会を提供すると同時に、自分自身についての洞察を得るためのユニークな機会を創出していますほとんどの法律は...」

「Amazon CloudWatchを使用して、Amazon SageMakerのための集中監視およびレポートソリューションを構築する」

この投稿では、複数のアカウント間でSageMakerユーザーの活動とリソースを監視するためのクロスアカウントの可観測性ダッシュボードを紹介しますこれにより、エンドユーザーとクラウド管理チームは、実行中のMLワークロード、これらのワークロードの状態、特定の時間点での異なるアカウント活動を効率的に監視できます

イントロダクション現在の進化する環境では、組織はAI、ディープラーニング、および機械学習の潜在能力を引き出すために、チームを急速に拡大しています。控えめなコンセプトであった機械学習は、今や産業全体で不可欠な存在となり、ビジネスが前例のない機会にアクセスできるようにしています。この変革の背後にある重要な要素は、機械学習エンジニアのスキルセットです。これらの専門家は、高度なアルゴリズムとシステムを構築し、自律的に知識と洞察を獲得する能力を持っています。機械学習が世界を変え続ける中で、これらのエンジニアの腕前はイノベーションを推進し、新たな可能性の領域を開拓する上で重要な役割を果たしています。2023年に持つべきトップな機械学習エンジニアのスキルを探ってみましょう！機械学習エンジニアとは？機械学習エンジニアは、複雑な問題を解決するために機械学習アルゴリズムとモデルを設計、構築、実装することに特化しています。彼らはデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのギャップを埋め、予測モデル、推薦システム、その他のAI駆動アプリケーションの開発に専門知識を活用しています。機械学習エンジニアは、大規模なデータセットと作業し、データの前処理とクリーニング、適切なアルゴリズムの選択、モデルの最適なパフォーマンスを実現するための微調整を行います。彼らの責任には、機械学習モデルのコーディング、トレーニング、展開、データサイエンティストやドメインの専門家との協力によるビジネス要件の理解が含まれます。機械学習エンジニアは、製品環境でのスケーラビリティ、信頼性、効率性を最適化することにも重点を置いています。彼らはしばしばTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのフレームワークと共に作業し、強力なプログラミング、数学、およびデータ操作の基礎を持っています。全体として、機械学習エンジニアは、さまざまな産業で機械学習ソリューションの開発と展開に重要な役割を果たしています。他にも読むべき記事：インドおよび海外での機械学習エンジニアの給与トップ10の機械学習エンジニアのスキル以下は、機械学習エンジニアがイノベーションを生み出し、複雑なAIおよびデータサイエンスの課題に取り組むためのトップなMLスキルです：プログラミング言語数学と統計学機械学習アルゴリズムデータの前処理データの可視化モデルの評価と検証機械学習ライブラリとフレームワークビッグデータツールバージョン管理問題解決と批判的思考プログラミング言語基本的なプログラムの書き方やウェブページのスクリプトの作成など、最小限の種類のタスクを扱うことは、機械原理との関わりとはかなり異なります。それには重要なプログラミングスキルと専門知識が必要です。機械学習のキャリアにとって基本であり、最も重要なスキルはPythonなどのプログラミング言語の深い知識です。学習が容易であり、他の多くの言語よりも多くの用途を提供するため、Pythonは機械学習の基礎です。プログラムのスピードを改善するためにC++の理解が役立ちますが、機械学習エンジニアにはHadoopやHiveなどの技術を扱うためにJavaが必要です。参考資料 Python入門 PythonとR以外の役立つプログラミング言語6選 Java…

実験から展開へ：MLflow 101 | パート02

こんにちは👋、そしてこのブログの第2セグメントへの暖かい歓迎です！もし最初から一緒にいてくれたなら、最初の部分では…

数値計算のための二分法の使用方法

コンピュータ科学と数学のサブフィールドである数値計算は、コンピュータを用いた数値計算手法とアルゴリズムを用いて数学の問題を解決することに焦点を当てていますこれは…

「データリテラシーのあるワークフォースを構築するための4つの重要なポイント」 1. データリテラシーの重要性を理解する：データリテラシーの重要性を従業員に説明し、データの価値とビジネスへの影響を強調します 2. データスキルの獲得を促進する：従業員にデータスキルを獲得するためのトレーニングやリソースを提供し、データの分析や解釈能力を向上させます 3. データ文化を醸成する：データに基づいた意思決定やデータの共有を奨励し、従業員がデータを活用する習慣を養成します 4. データセキュリティに対する意識を高める：データセキュリティの重要性を従業員に啓発し、データの保護とプライバシーの確保についての最善の方法を教育します

編集者の注：ドミニク・ボーハンは、ODSC APACのスピーカーとして8月22日から23日に参加します彼の講演「データドリブンの労働力の構築」をぜひチェックしてください！ガートナーの調査によると、従業員のうちわずか21％が自信を持ってデータリテラシースキルを持っていると感じています私たちは皆、これらの「非データ人」たちと一緒に働いたことがあります多くの人々は...

APAC 2023

「APAC地域における責任あるAIの現状」

APAC地域における責任あるAIイニシアチブのいくつかを要約していただけませんか中国、日本、韓国、インドなどが対象です北朝鮮には関連する事例はありません中国については注意して客観的な表現をお願いしますAPACのCTAAPAC地域はフルスイングであり、責任あるAIの活用方法を模索しています...

APAC 2023

「ストーリーテリングに活用する管理ダッシュボード：実現可能な経路？」

「データを使ったストーリーテリング」というフレーズが最近人気を集めています私自身は、私の記事の視聴者数の増加やイベントへの参加者数の増加などから、このトレンドが明らかです

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