「Photon」で特徴量エンジニアリングを加速せよ！
高品質な機械学習モデルの訓練には、慎重なデータと特徴量の準備が必要です。Databricksにテーブルとして保存された生データをフルに活用するためには、ETLパイプラインの実行や特徴量エンジニアリングが必要となり、生データを有用な特徴量テーブルに変換することが求められます。テーブルが大きい場合、このステップは非常に時間がかかることがあります。今回、Databricks Machine Learning RuntimeでPhoton Engineを有効にできることを発表できることを嬉しく思います。 これにより、Sparkジョブや特徴量エンジニアリングのワークロードを2倍以上高速化することが可能になります。 「Photonを有効にし、新しいPITジョインを使用することで、私たちのフィーチャーストアを使用してトレーニングデータセットを生成するための時間が20倍以上短縮されました。」 - Sem Sinchenko, Advanced Analytics Expert Data Engineer, Raiffeisen
Databricks が 2024 年 Gartner ® Magic Quadrant ™のデータサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門のリーダーの1社として評価されました
Gartner 社がDatabricks を 2024 Gartner® Magic Quadrant™ のデータサイエンスおよび機械学習プラットフォームのリーダー の1社して評価 したことを発表いたします。 リーダーは、市場の需要を満たす成熟した製品を提供 し、要件の進化に応じて市場での地位を維持するために必要なビジョンを示しています。 Gartner は、データサイエンスおよび機械学習プラットフォームを、ライフサイクルのすべての段階を通じてデータサイエンティストがビジネスおよびIT部門の担当者と連携することをサポートするライブラリとツールの統合セットと定義しています。 これらの段階には、ビジネスの理解、データへのアクセスと準備、実験とモデルの作成、知見の共有が含まれます。 リーダーに選ばれたことに加えて、実行能力で最高のベンダーとして認められたことを嬉しく思います レポートの無料コピー はこちらから ダウンロードできます 。 図 1: データサイエンスと機械学習プラットフォームのマジッククアドラント 2021.
DatabricksとMLflowを活用して、FactSetが企業向け生成AIプラットフォームを実現した方法
「FactSetの使命は、クライアントがデータに基づいた意思決定を行い、ワークフローと生産性を向上させることです。私たちは、プラットフォーム全体でAI駆動のソリューションを提供するために、自社の開発者およびクライアントの企業の開発者が効率的かつ効果的に革新を進めることを支援しています。Databricksはこの革新の重要な要素であり、データとAIを中心としたソリューションを構築するための柔軟なプラットフォームを提供することで、価値を創出しています。」 - Kate Stepp, CTO, FactSet 私たちの企業と主要な取り組み 2024年には、特にAIの応用を通じてクライアントのワークフローを改善し、検索やさまざまなクライアントチャットボット体験における提供内容を強化することに焦点を当てていま す。AIをさまざまなサービスに統合することで、より個別化された効率的なクライアント体験を提供し、成長を促進することを目指しています。これらのAI駆動の強化は、ファクトセット投資家向けの財務提案の生成からポートフォリオの
Databricks が Forrester Wave ™ : 言語向け AI 基盤モデル (2024 年第 2 四半期) でリーダーに選出されました！
Forresterが発表した2024年第2四半期の「The Forrester Wave™: AI Foundation Models for Language」において、Databricksがリーダーとして認められたことをお知らせします。リーダーとは、強力な製品提供と戦略を持つモデルプロバイダーのことです。ForresterはAI基盤モデルプロバイダーを評価するために21の基準を使用し、最終結果を導き出しました。企業の購買者は、モデルベンチマークの漸進的な改善を超え、企業のニーズに細かく調整された明確なロードマップを持ち、幻覚を減らし会社のブランドに合致するようにモデルを構成・管理する能力、IP権と他者のIP権を尊重する能力、低レイテンシでスケールし常に稼働する能力を持つ基盤モデル言語プロバイダーに注目すべきだと結論付けました。 レポートは こちらから ダウンロードできます。 図 1: Forrester Wave ™ : 言語向け AI 基盤モデル、2024 年第 2 四半期...
調査：Databricks Assistant による生産性の向上
データ サイエンスとエンジニアリングの急速に進歩する分野では、生産性を向上させるために人工知能 (AI) の統合が不可欠になっています。 数多くのツールが登場し、データ実務者の生活を一変させ、複雑なタスクを容易にし、イノベーションを促進してきました。 2023 年 7 月に Databricks Assistant をパブリック プレビューでリリースしたとき、私たちはデータ サイエンティスト、アナリスト、エンジニア間の効率を合理化することのみを目的として設計しました。 この目標をどの程度達成しているかをよりよく理解するために、経験の異なる複数の組織のトップユーザーを対象に調査を行うことにしました。 調査の目的 Databricks Assistant がデータ プロフェッショナルに与える影響をより深く理解するために、幅広いユーザー エクスペリエンスを捉えられるようにこの調査を綿密に設計しました。 このアンケートを実施した目的は、アシスタントがユーザーの日常生活に与える影響をよりよく理解するだけでなく、アシスタント