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リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

「データ管理におけるデータレイクの実装」

データレイクは、多様なデータのスケーラブルかつ柔軟なストレージを提供し、現代の管理には必要不可欠ですが、堅牢なガバナンスが必要です

リアルタイムで命を救うビッグデータ：IoVデータ分析が事故を予防するのを助ける

この投稿では、IoVデータ分析で注意が必要な点について説明し、リアルタイム分析プラットフォームと実際のリアルタイム分析プラットフォームの違いを実世界の例を使って示します

Data Engineering

「MATLABとAmazon SageMakerによる機械学習」

この投稿はMathWorksのBrad Duncan、Rachel Johnson、Richard Alcockとの共同執筆ですMATLABはデータ処理、並列コンピューティング、自動化、シミュレーション、機械学習、人工知能など、さまざまなアプリケーションにおいて人気のあるプログラミングツールです自動車、航空宇宙、通信、製造業など多くの産業で頻繁に使用されています

「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

導入危険な水域を航行する、かなりの大きさの貨物船を指揮している自分を想像してみてください。貴重な貨物を安全に目的地に届けるのはあなたの責任です。あなたが持っている航海図の正確さ、機器の信頼性、乗組員の専門知識によって成功が決まります。誤った一つのミス、不具合、もしくはスリップアップで航海に危険が及ぶ可能性があります。今日のデータ駆動型の世界では、データ品質が重要です。データ駆動による洞察は、戦略の形成やビジネスの未来を形作るのに役立ちます。船長のように、データエンジニアやスペシャリストは会社をデータの広大な海に導いています。ビッグデータのパイプラインは彼らの道具であり、コンパスではありません。これらのパイプラインを介して大量のデータを輸送することは、データ処理の基盤となります。しかし、この水域には多くの隠れたリスクや不均一なデータが存在します。この記事では、ビッグデータパイプライン、データ駆動型の意思決定における役割、そしてデータ品質を維持する困難が詳細に説明されています。データスペシャリストは、経験豊富な船長と同様に、データ管理の複雑さを乗り越えて重要な洞察を安全に提供します。学習目標重要性を理解する：データ品質と信頼性が今日のデータ駆動型の意思決定プロセスにおいて果たす重要な役割を理解する。課題を認識する：ビッグデータがデータ品質の維持における一意的な課題をもたらすことを特定し、その中でもデータ量、速度、バラエティに焦点を当てる。主要なメトリクスをマスターする：完全性、一意性、正確性など包括的なデータ品質を確保するための重要なメトリクスについて学ぶ。ツールとアラートに慣れる：データ品質チェックに使用できるオープンソースツールに慣れ、問題の迅速な解決のためのリアルタイムアラートシステムの重要性について理解する。データ品質を監視する理由データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。欠陥のあるデータに基づいて重要なビジネスの意思決定を行うことを想像してみてください。その結果は壊滅的なものになる可能性があり、財務的な損失や評判の損失を招くかもしれません。データ品質の監視は以下のような方法で役立ちます：信頼性の確保：データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。銀行がUPI（統一支払いインターフェース）トランザクションを処理していると想像してください。もし銀行のデータ品質が損なわれていると、誤った資金の送金、場所を間違えたトランザクション、不正アクセスが発生する可能性があります。銀行券が真正であることはその価値を持つために重要であり、金融データの信頼性は正確で安全な運用のために不可欠です。データ品質の監視により、金融の意思決定やトランザクションが正確で信頼性のあるデータに基づいて行われ、金融システム全体の統合性が保たれます。コストのかかるミスの回避：悪いデータは誤った洞察を生み出す可能性があります。金融機関が誤ったデータに基づいて誤った取引を行ったり、誤った患者レコードのデータに基づいて誤った治療を行うプロバイダーがいると、深刻な結果につながる可能性があります。データ品質の監視と確保は、そのようなリスクを緩和するのに役立ちます。データ品質が確保されていれば、顧客のターゲティングが向上し、正確な財務予測と効率的な業務が可能になります。データ品質の良し悪しは、利益と損失の差になるかもしれません。信頼の構築：ステークホルダーはデータに依存しています。その品質を確保することでインフラストラクチャに対する信頼が強固になります。データは部門間、ステークホルダー間、ビジネス間で共有されることがよくあります。データ品質が一貫して高い場合、信頼が育まれます。ビッグデータ品質の監視における課題ビッグデータには独自の課題があります：データ量：その膨大なサイズのため、手動のチェックはほとんど不可能です。データ生成の速度：高速なデータ生成に対してリアルタイムの品質チェックが重要です。データのバラエティ：異なるデータタイプとソースは複雑さを増します。監視する主要なメトリクスデータ品質を効果的に監視するために、特定のメトリクスに焦点を当てる必要があります：完全性：このメトリクスは、必要なデータがすべて存在することを確認します。不完全なデータは、誤った分析や意思決定につながる可能性があります。完全性を監視することで、欠落しているデータを早期に特定し、修正措置を取ることができます。データセットが包括的で完全であることを保証します。…

「データプラットフォームから機械学習プラットフォームへ」

データ/機械学習は、私たちのテクノロジーの風景では最も人気のあるトピックです私はデータ/機械学習プラットフォームの理解と、それらのプラットフォームが基本的なものから複雑なものへと進化する方法を共有したいと思います最後に、最善を尽くします...

「フォンダンAIは、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいた画像テキストのペアデータセット、フォンダン-25Mを公開しました」

大量のデータの処理と分析を行うことを大規模データ処理と呼びます。これには有益な洞察の抽出、情報に基づいた意思決定、複雑な問題の解決が含まれます。ビジネス、科学、医療など、さまざまな分野で重要です。ツールと方法の選択は、データ処理タスクの具体的な要件と利用可能なリソースによって異なります。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語は、大規模データ処理によく使用されます。この文脈では、Apache Flink、Apache Kafka、Apache Stormなどのフレームワークも価値があります。研究者は、大規模データ処理を簡素化し高速化するための新しいオープンソースのフレームワーク「Fondant」を開発しました。データのダウンロード、探索、処理にはさまざまな埋め込みツールが備わっています。また、URLを介してのダウンロードや画像のダウンロード用のコンポーネントも含まれています。 Stable DiffusionやDall-Eなどの生成AIの現在の課題は、著作権付き作品を含むパブリックインターネットからの数億もの画像でトレーニングされていることです。これは、これらの画像を使用するユーザーにとって法的なリスクと不確実性を生じさせ、許可なく所有権のある作品が再現されることにおいて著作権保持者に対して不公平です。これに対処するため、研究者はデータ処理パイプラインを開発し、クリエイティブ・コモンズの画像の5億のデータセットを作成し、潜在的な拡散画像生成モデルを訓練するために使用しました。データ処理パイプラインは、データの収集、処理、移動のために設計されたステップやタスクであり、さまざまな目的に対してデータが保存され、分析される場所へ移動されます。カスタムデータ処理パイプラインを作成するには、いくつかのステップが必要であり、具体的なアプローチはデータソース、処理要件、ツールによって異なる場合があります。研究者は、カスタムパイプラインを作成するためのブロックを組み合わせる方法を使用しています。彼らは再利用可能なコンポーネントとカスタムコンポーネントを混ぜ合わせたFondantパイプラインを設計しました。さらに、それを本番環境に展開し、定期的なデータ処理の自動化を設定しました。 Fondant-cc-25mには、Creative Commonsライセンス情報を含む2,500万の画像URLが一括で簡単にアクセスできます！研究者は、ローカルユーザー向けの詳細なインストール手順を公開しています。パイプラインをローカルで実行するためには、ユーザーのシステムにDockerがインストールされ、Docker環境に少なくとも8GBのRAMが割り当てられている必要があります。リリースされたデータセットには個人情報が含まれる可能性があるため、研究者はオープンアクセスの研究を実施し公開するための公共的な、非個人情報のみを含むデータセットを設計しました。彼らはデータセットのフィルタリングパイプラインはまだ進行中であり、他の研究者から匿名パイプラインの作成への貢献を歓迎しています。研究者は将来的には、画像ベースの重複削除、自動キャプション付け、視覚的品質評価、ウォーターマーク検出、顔検出、テキスト検出などさまざまなコンポーネントを追加したいと述べています！

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GenAIにとっての重要なデータファブリックとしてのApache Kafka

「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

「フィーチャー/トレーニング/推論パイプラインによってバッチとMLシステムを統一する」

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