【MLOps】「いつか使いたい！」と思っていた人のためのMLflowまとめ - Qiita
MLflowとは？ MLflowは機械学習のライフサイクル管理（MLOps）を目的としたライブラリで、主に実験管理用途で使用されることの多いツールです。 実験管理とは、 ・使用した学習器や学習データ、ハイパーパラメータ等のモデル作成条件 ・そのモデルを評価して得られた評価指標 のセットを記録し、複数条件の比較を行うことで最適なモデル選定を行う工程です。 このような条件記録はExcel等での手入力が一般的かと思いますが、 「手入力は時間が掛かる！」 「手入力をミスして苦労して集めた結果が信頼できなくなった」 という経験をされた方も多いかと思います 上記のような経験から、MLflowにより実験管理を自動化すれば、多くのメリットが得られることはイメージが付くかと思います。 MLflowは2018年リリースの比較的新しいライブラリですが、GitHubのStarは既に1万を突破しており、下図のように
わかりやすいシステム構成図の書き方 - Qiita
わかりにくいシステム構成図とは こんなシステム構成図を書いてないでしょうか？ このシステム構成図のわかりにくい点が３つあります。それは 製品名は書いてあるが「役割」が書いていない データと処理が区別できない データの流れと制御の流れが区別できない の３つです。 わかりやすいシステム構成図 これら３つのわかりにくい点を改善したわかりやすいシステム構成図が↓です ポイントを解説していきます ポイント1. 製品名称ではなく「役割」を書く システム構成図には製品名称ではなくシステムコンポーネントの「役割」を書きます。 役割とは、例えば〇〇データや〇〇処理といったことであり、それを読むだけでシステムの動きを理解できる文字列です。役割をかかずに製品名称のみを書いてしまうと、その製品を知らない人が見たときに理解できません。例えば「Cloud Pub/Sub」という製品はGCPというパブリッククラウドの分
脳細胞に咲く「毒の花」がアルツハイマー病の真の原因と判明！ - ナゾロジー
私たちはとんでもない勘違いをしていたのかもしれません。 米国のニューヨーク大学（NYU）で行われたマウス実験によって、長年アルツハイマー病の原因と考えられてきたアミロイドベータの蓄積は、真の原因が起こした副次的な結果にすぎない可能性が示されました。 研究ではアミロイドベータが蓄積するより「かなり前」の段階で、既にマウスの脳細胞が麻痺状態にあり、「毒の花」と呼ばれる異常な構造が発生している様子が示されています。 アミロイドベータを排除するように設計された薬がどれも効果を発揮できていないのも、真の原因となる「毒の花」を見過ごしていたいたからだと考えられます。 認知能力を蝕む、美しくも恐ろしい「毒の花」の正体とはいったい何なのでしょうか？ 研究内容の詳細は2022年6月2日に『Nature Neuroscience』にて公開されました。
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