Search Results Databricks

実験から展開へ MLflow 101 | パート01

こんな感じで想像してみてください：新しいビジネスアイデアが浮かび、必要なデータがすぐに手元にあるとしますあなたは素晴らしい機械学習モデルを作り出すことにワクワクしています🤖しかし、実際には...

データオブザーバビリティの先駆け：データ、コード、インフラストラクチャ、AI

2019年にデータの可観測性カテゴリを立ち上げた時、その用語はほとんど発音できなかったものでした四年後、このカテゴリは現代の中核層として確立されました...

メタのラマ2：商業利用のためのオープンソース言語モデルの革命化

メタは、Llama 1言語モデルの画期的な後継機である、大いに期待されているLlama 2のリリースにより、再びAIの限界を押し上げました最新の先進機能を誇る…

なぜシリコンバレーは人工知能の拠点となっているのか

テクノロジーやAIに関連するイノベーションを考えるとき、人々が最初に思い浮かべる場所は通常、シリコンバレーですこれには十分な理由があります無数のスタートアップや主要なテクノロジー大手企業がここで足場を築いてきましたその技術とAIにおけるイノベーションの歴史を考えれば、当然のことです...

「LangChain、Activeloop、およびDeepInfraを使用したTwitterアルゴリズムのリバースエンジニアリングのためのプレーンな英語ガイド」

このガイドでは、Twitterの推奨アルゴリズムを逆解析して、コードベースをより理解し、より良いコンテンツを作成するための洞察を提供します

「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

CleanLabを使用してデータセットのラベルエラーを自動的に検出する

数週間前、私は個人のプロジェクトを開発するためのデータセットを通常の検索している最中に、ブラジル下院オープンデータポータルに出会いましたこのポータルには多くのデータが含まれています

「意識的な切り離し：ストレージ、コンピュート、および現代のデータスタックにおいて、どこまでが適切なのか？」

データエンジニアは、2014年のグウィネス・パルトロウとクリス・マーティンと同じくらいの時期に、意識的なカップリングの利点を見つけましたもちろん、ライフパートナーの代わりに、エンジニアは始めていました...

「生成AI、基礎モデル、および大規模言語モデルの世界を探求する：概念、ツール、およびトレンド」

最近、人工知能（AI）は大きな進歩を遂げており、主にディープラーニングの進展によって推進されています昨年のChatGPTの登場により、生成型AIの世界の人気が高まりました...

データウェアハウスは、データの報告、分析、および保存のためのデータ管理システムです。それはエンタープライズデータウェアハウスであり、ビジネスインテリジェンスの一部です。データウェアハウスには、1つ以上の異なるソースからのデータが保存されます。データウェアハウスは中央のリポジトリであり、複数の部門にわたる報告ユーザーが意思決定を支援するために設計された分析ツールです。データウェアハウスは、ビジネスや組織の歴史的なデータを収集し、それを評価して洞察を得ることができます。これにより、組織全体の統一された真実のシステムを構築するのに役立ちます。クラウドコンピューティング技術のおかげで、ビジネスのためのデータウェアハウジングのコストと難しさは劇的に低下しました。以前は、企業はインフラに多額の投資をしなければなりませんでした。物理的なデータセンターは、クラウドベースのデータウェアハウスとそのツールに取って代わられています。多くの大企業はまだ古いデータウェアハウジングの方法を使用していますが、データウェアハウスが将来機能するのはクラウドであることは明らかです。使用料金ベースのクラウドベースのデータウェアハウジング技術は、迅速で効果的で非常にスケーラブルです。データウェアハウスの重要性現代のデータウェアハウジングソリューションは、データウェアハウスアーキテクチャの設計、開発、および導入の繰り返しのタスクを自動化することで、ビジネスの絶えず変化するニーズに対応しています。そのため、多くの企業がデータウェアハウスツールを使用して徹底的な洞察を獲得しています。以上から、データウェアハウジングが大規模でボイジーサイズの企業にとって重要であることがわかります。データウェアハウスは、チームがデータにアクセスし、情報から結論を導き、さまざまなソースからデータを統合するのを支援します。その結果、企業はデータウェアハウスツールを以下の目標のために使用しています：運用上および戦略上の問題について学ぶ。意思決定とサポートのためのシステムを高速化する。マーケティングイニシアチブの結果を分析し評価する。従業員のパフォーマンスを分析する。消費者のトレンドを把握し、次のビジネスサイクルを予測する。市場で最も人気のあるデータウェアハウスツールは以下の通りです。 Amazon Redshift ビジネス向けのクラウドベースのデータウェアハウジングツールであるRedshiftです。完全に管理されたプラットフォームでペタバイト単位のデータを高速に処理できます。したがって、高速なデータ分析に適しています。さらに、自動の並列スケーリングがサポートされています。この自動化により、クエリ処理のリソースがワークロード要件に合わせて変更されます。オペレーションのオーバーヘッドがないため、同時に数百のクエリを実行できます。Redshiftはまた、クラスタをスケールアップしたりノードタイプを変更したりすることも可能です。その結果、データウェアハウスのパフォーマンスを向上させ、運用費用を節約することができます。 Microsoft Azure MicrosoftのAzure SQL Data Warehouseは、クラウドでホストされる関係データベースです。リアルタイムのレポート作成やペタバイト規模のデータの読み込みと処理に最適化されています。このプラットフォームは、大規模並列処理とノードベースのアーキテクチャ（MPP）を使用しています。このアーキテクチャは、並列処理のためのクエリの最適化に適しています。その結果、ビジネスインサイトの抽出と可視化が大幅に高速化されます。データウェアハウスには数百のMS Azureリソースが互換性があります。たとえば、プラットフォームの機械学習技術を使用してスマートなアプリを作成することができます。さらに、IoTデバイスやオンプレミスのSQLデータベースなど、さまざまな種類の構造化および非構造化データをフォーラムに保存することができます。 Google BigQuery…

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