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AIデータの簡素化

翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link どのデータサイエンス組織と話しても、高品質なAIモデルを構築するための最大の課題はデータへのアクセスと管理であると、ほぼ全員が口を揃えて言うだろう。長年にわたり、実務家は実験と開発を加速させるために様々なテクノロジーと抽象化を利用してきた。ここ数年、フィーチャーストアは、機械学習のためにデータを整理し準備する方法として、実務家の間でますます普及している。2022年初頭、Databricksはフィーチャーストアの一般提供を開始しました。この夏、Databricks Unity Catalogのネイティブ機能としてフィーチャーエンジニアリングと管理を導入できることを嬉しく思います。これは、AIデータをよりシンプルに管理する方法の大きな進化を意味します。この進化は、フィーチャー管理とクラス最高のデータカタログを一体化させ、フィーチャーを作成し、それらを使用してモデルをトレーニングし、サービスを提供するプロセスを簡素化し、安全にします。

集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol 5

August 9, 2023 Hisae Inoue による投稿 in Databricks ブログ
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Legendary Heroes of Data+AI の皆さんの輪もドンドン広がっています! 今回は、Vol 5として、前回のVol4 に引き続き 株式会社ナレッジコミュニケーション様 から 山川 将也 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary...

データレイクハウスでビットコインマイナーからコンピューティングリソースを守る

August 3, 2023 Anirudh Kondaveeeti による投稿 in プラットフォームブログ
翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link 暗号通貨、特にビットコインの人気が高まるにつれ、ビットコインのマイニング現象が起きている。通常の採掘作業はブロックチェーンの検証とセキュリティにとって重要である一方、悪意のある行為者が違法な採掘目的でクラウド・コンピューティング・リソースを悪用するという不穏な傾向も現れている。これは高価な処理リソースを浪費するだけでなく、クラウドサービスプロバイダーとそのクライアントの双方に深刻なセキュリティ上の脅威をもたらします。効果的な脅威の検知と対応は、高度な脅威検知のためのスケールや機能を提供しないサイロ化されたツールのコストと複雑さが課題となっています。 このブログでは、ビットコインマイニングの悪用に対抗するためにデータレイクハウスをどのように活用できるかを見ていきます。組織はレイクハウスを使用してペタバイト級のデータを分析し、高度な分析を適用してサイバーリスクと運用コストを削減することができます。DatabricksのLakehous

コンテキストを認識するAIアシスタント、Databricks Assistantの紹介

翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link 本日、Databricks Notebooks、SQLエディタ、ファイルエディタでネイティブに利用可能な、コンテキストを意識したAIアシスタント、Databricks Assistantのパブリックプレビューを発表します。Databricks Assistantを使えば、会話形式のインターフェイスでデータを照会することができ、Databricks内での生産性が向上します。タスクを英語で説明すると、アシスタントが SQL クエリを生成し、複雑なコードを説明し、エラーを自動的に修正します。アシスタントは、Unity カタログのメタデータを活用して、テーブル、カラム、説明、および会社全体で人気のあるデータ資産を理解し、あなたにパーソナライズされた応答を提供します。 データおよびAIプロジェクトの迅速な構築 SQLまたはPythonコードの生成 Databricks Assistant は Databricks の各編集画面にネイティブに

クラウドエンジニアがAWSにDatabricksをデプロイするためのベストプラクティスとガイダンス: パート3

July 29, 2023 JD BraunTony Bo による投稿 in プラットフォームブログ
翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link クラウドエンジニアがAWSにDatabricksをデプロイするためのベストプラクティスとガイダンスシリーズの最終回として、重要なトピックである 自動化 を取り上げます。このブログポストでは、デプロイで使用される3つのエンドポイントを分解し、CloudFormationやTerraformのような一般的なInfrastructure as Code (IaC)ツールの例を説明し、自動化のための一般的なベストプラクティスで締めくくります。 しかし、これから参加される方には、Databricks on AWSのアーキテクチャとクラウドエンジニアにとっての利点について説明した part one を読まれることをお勧めします。また part two では、AWS 上でのデプロイとベストプラクティス、そして推奨事項について説明します。 クラウド・オートメーションのバックボーン...