新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
Google Cloud Speech API vs. Amazon Transcribe - Qiita
文字起こしAPIガチンコバトル ググってざっと見れた範囲の「文字起こしAPI比較してみた」系記事では、数行（もしくは数分）レベルの非常に短い文字起こしを行いgood/badを述べているものが多いです。もしくはニュース動画のような"クリアすぎる音源"に対して行っているものも多いです。Amazon Transcribeについてバズっていたブログでも、英語での文字起こしで精度が高い話をしています。自然言語処理分野では英語の精度が高いのは知られているところですが日本語だとどうかというところが気になるところです。 自分が知りたいのは、 - 日本語の音源 - Podcastのように素人収録されたある程度ノイズが含まれた音源 - 1hくらいの長尺音源 - 複数人がクロストークしている音源 というような特徴を持った音声データに対してAPIだけでどこまで戦えるか（文字起こしできるか）だったので、いろいろ検証
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