スマイソンの定番「パナマノート」の100年変わらないこだわり
1887年、ロンドンのニューボンド・ストリート133番地に、フランク・スマイソンが銀時計を中心に取り扱うギフトショップとして創業。1990年代にブランドで初めて販売したハンドバッグには、後にスマイソンの定番となるストライプ柄のコットン裏地を採用しました。 1910年代にグロブナーコレクションに含まれるレタードキュメントケースの元になったアイテムが生産されたほか、1920年にはインドのマハラジャのために手書きの縁取りを施した紙に、ゴールドやシルバーなどで刻印したモノグラムを組み合わせ、マザーオブパールの象嵌をあしらったカスタマイズステーショナリーを制作。 現在は老舗ラグジュアリーレザーグッズ＆ステーショナリーブランドとして、幅広いセレクションを揃えています。 財布やバッグも定番に ステーショナリーが広く知られていますが、革製品を中心としたバッグ、財布、パスケースなども支持されています。「パナ
Data Engineering for Machine Learning | schelterlabs.github.io
Data Engineering for Machine Learning Overview Data Engineering for Machine Learning is a novel course at the intersection of Systems, Big Data and Machine Learning. The course focuses on machine learning systems in the real-world, as well as on data-related problems that typically occur in end-to-end machine learning deployments. The lectures cover systems deployed in practice at companies like G
TFX Airflow Tutorial | TensorFlow
Overview Overview This tutorial is designed to help you learn to create your own machine learning pipelines using TensorFlow Extended (TFX) and Apache Airflow as the orchestrator. It runs on on Vertex AI Workbench, and shows integration with TFX and TensorBoard as well as interaction with TFX in a Jupyter Lab environment. What you'll be doing? You’ll learn how to create an ML pipeline using TFX A
Automatically Tracking Metadata and Provenance of Machine Learning Experiments | Sebastian Schelter
Automatically Tracking Metadata and Provenance of Machine Learning Experiments Sebastian Schelter, Joos-Hendrik Böse, Johannes Kirschnick, Thoralf Klein, Stephan Seufert Abstract We present a lightweight system to extract, store and manage metadata and provenance information of common artifacts in machine learning (ML) experiments: datasets, models, predictions, evaluations and training runs. Our
Differential Data Quality Verification on Partitioned Data | Sebastian Schelter
Differential Data Quality Verification on Partitioned Data Sebastian Schelter, Stefan Grafberger, Philipp Schmidt, Tammo Rukat, Mario Kiessling, Andrey Taptunov, Felix Biessmann, Dustin Lange Abstract Modern companies and institutions rely on data to guide every single decision. Missing or incorrect information seriously compromises any decision process. In previous work, we presented Deequ, a Spa
Liberty での Jakarta EE および Java EE 8
Liberty は、完全な Java™ Platform, Enterprise Edition (Java EE) 8 をサポートします。これにより、以前の Java EE バージョンに比べていくつかの改善点が提供されます。 Liberty は、Jakarta EE Platform (Jakarta EE) 8 もサポートします。これは、 Java EE 8 を Java Community Process から Eclipse Foundationにマイグレーションすることです。 WebSphere® Application Server Liberty は、Jakarta EE Platform (Jakarta EE) 9.1をサポートします。 WebSphere Application Server Liberty は、Jakarta EE Platform (Jakarta
Continual Learning in Practice
This paper describes a reference architecture for self-maintaining systems that can learn continually, as data arrives. In environments where data evolves, we need architectures that manage Machine Learning (ML) models in production, adapt to shifting data distributions, cope with outliers, retrain when necessary, and adapt to new tasks. This represents continual AutoML or Automatically Adaptive M
Troubling Trends in Machine Learning Scholarship
By Zachary C. Lipton* & Jacob Steinhardt* *equal authorship Originally presented at ICML 2018: Machine Learning Debates [arXiv link] Published in Communications of the ACM 1 Introduction Collectively, machine learning (ML) researchers are engaged in the creation and dissemination of knowledge about data-driven algorithms. In a given paper, researchers might aspire to any subset of the following
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HDMS 2019
From Research to Production with TFX Pipelines and ML Metadata
https://sigmodrecord.org/publications/sigmodRecord/1203/pdfs/05.surveys.mami.pdf
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Jelani Nelson
The Ubiquity of Subjectivity
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