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"Mistral Large"基盤モデル、Amazon Bedrockにて利用可能に
AWSは、先日のAWS Paris Summitにおいて、Mistral Large基盤モデルがAmazon Bedrock上で利用可能になったことを発表した。この発表は、Amazon Bedrock上でのMistral AIモデルのリリースの数日後に行われた。
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ChatGPTは何にでも適用可能か?アラン・チューリング研究所のフェローがDevoxx UK基調講演でチェックリストを発表
アラン・チューリング研究所の倫理フェローであるMhairi Aitken氏は、Devoxx UKの基調講演で、AIが人の言語の複雑さを処理するときの限界についてゲール語由来の自分の名前をAIが誤って発音したことを例にあげて語った。彼女はまずアラン・チューリング研究所で、社会における大規模言語モデルの社会的・倫理的リスクの予測に焦点を当てて研究していることを説明した。また、それらのリスクをどのように最小化できるか、そして責任を持って設計・開発された場合にデータやAIが社会全体に提供できる価値を理解しようと努めている。
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確率論的データサイエンスモデルのテストから学んだこと
データサイエンスモデルは統計的なブラックボックスだ — そのテストには、アルゴリズムや乱数性、統計学といった数学的テクニックの理解が必要になる。データサイエンスモデルの検証で有効なのは、しきい値を用いた出力差異の処理だ。
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Apollo Data Graphプラットフォーム:エンタープライズ向けのGraphQLミドルウェアレイヤ
最近のInfoQポッドキャストで、Apolloの創設者兼CTOであるMatt Debergalis氏が、GraphQLとApollo Data Graphプラットフォームに対するモチベーションについて議論した。議論した主要なトピックには、エンタープライズコンテキストでのデータモデリング、およびGraphQLを段階的に採用することがフロントエンドシステムとバックエンドシステムの進化を切り離すのにどのように役立つかが含まれていた。
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人工知能をそれ自身から守るには
人工知能を用いたアプリケーションは、悪意のあるサンプルによって騙されたり、モデルの判断に混乱をきたすことがある。事実とは思われない入力がモデルに提供される前にフィルタするためには、入力のサニタイズが有効だ、とKatharine Jarmul氏は2018年のGoto Berlinで説いた。我々はモデルや、モデルに提供するトレーニングデータに関するセキュリティ侵害の可能性を考え始めるべき時に来ている、と氏は言う。
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COMN(Concept and Object Modeling Notation)によるNoSQLデータベースのデータモデリング
Ted Hills氏はData Architecture Summit 2018 Conferenceで、NoSQLデータベースとCOMNデータデータモデリング表記法に関するワークショップを開催した。
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NoSQL データベースのアジャイルなデータモデリング
Data Arachitecture Summit 2018 Conference にて Pascal Desmarets 氏が NoSQL データベースのためのアジャイルなモデリングとベストプラクティスについて語った。
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Oracle NoSQL Database 3.0がテーブルデータモデルと2次インデックスをサポート
Oracleは先頃,キー・バリュー型分散データベースOracle NoSQL Databaseのバージョン3.0をリリースすると発表した。最新バージョンではテーブル形式のデータモデルと2次インデックスを新たにサポートし,Oracle Walletとの統合によるセキュリティ改善,データセンタのサポート拡張を提供する。
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Twitterでの予測
Velocity Conf LondonでTwitterのArun Kejariwal氏がTwitterで使われている予測アルゴリズムについて話した。予測アルゴリズムはシステムリソースの予測とユーザ数やツイート数などビジネス上の指標の予測に使われている。Twitterのデータストリームのダイナミックさを考慮した場合、磨き直したARIMAモデルは一度予測エラーを検出して、異常値を排除できれば有効に働くということがわかった。