第7回Data-Centric AIの登壇資料です。 発表者： 古川新 発表内容： エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向…
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データ品質をコード化！ LINEヤフーのMLOpsを最適化する "ACP Data Quality" の紹介
第7回Data-Centric AIの登壇資料です。 発表者： 古川新 発表内容： エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向…
Data Quality Fundamentals
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GitHub - cleanlab/cleanlab: The standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
# cleanlab works with **any classifier**. Yup, you can use PyTorch/TensorFlow/OpenAI/XGBoost/etc. cl = cleanlab.classification.CleanLearning(sklearn.YourFavoriteClassifier()) # cleanlab finds data and label issues in **any dataset**... in ONE line of code! label_issues = cl.find_label_issues(data, labels) # cleanlab trains a robust version of your model that works more reliably with noisy data. cl
How Uber Achieves Operational Excellence in the Data Quality Experience
Uber delivers efficient and reliable transportation across the global marketplace, which is powered by hundreds of services, machine learning models, and tens of thousands of datasets. While growing rapidly, we’re also committed to maintaining data quality, as it can greatly impact business operations and decisions. Without data quality guarantees, downstream service computation or machine learnin
AWS Glue Data Quality(プレビュー) をAWS Glueコンソールから試してみよう！ | DevelopersIO
AWS Glue Data Quality(プレビュー) をAWS Glueコンソールから試してみよう！ AWS Glue Data Quality(プレビュー) をコンソールから試してみたのでご紹介します。特に必要なIAMロールも作成してみました。 データアナリティクス事業本部の鈴木です。 AWS Glue Data Quality(プレビュー) をGlueのコンソールから試してみました。データ分析基盤や機械学習システムで非常に重要なデータ品質についてGlueの機能を使って非常に簡単にチェックすることができる機能です。 以前の記事でre:Invent2022のAWS Glue Data Qualityの紹介セッションである『[NEW] Monitor & manage data quality in your data lake with AWS Glue』を紹介しましたが、このセッショ
[Python機械学習勉強会 in 新潟 #17][資料公開]AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用を考えてみました | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 2月12日 (日) に開催された「Python機械学習勉強会 in 新潟 #17」にて、AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用について発表したので資料をご共有します。 ポイントのご紹介 Amazon Web Services ブログで公開されている『Amazon SageMaker Model Monitor を活用したデータドリフト検知の解説』では、Deequを使ったデータドリフト検知の例が言及されていました。Deequを元としたAWS Glue Data Qualityでは、Deequ用のリソースを頑張って用意しなくても、いよいよ誰でもサーバーレスにAWS上のデータに対してデータ品質チェックが実践できるので、機械学習の用途でどのように使えそうか調べてみました。 ブログではデータドリフトの検知方法の
![[Python機械学習勉強会 in 新潟 #17][資料公開]AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用を考えてみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1a9787910c80cfa6330ba76938cc339ce203e246/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Faws-glue.png)
Setting up automated data quality workflows and alerts using AWS Glue DataBrew and AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Setting up automated data quality workflows and alerts using AWS Glue DataBrew and AWS Lambda Proper data management is critical to successful, data-driven decision-making. An increasingly large number of customers are adopting data lakes to realize deeper insights from big data. As part of this, you need clean and trusted data in order to gain insights that lead to improvements
Data Quality at Airbnb
Authors: Jonathan Parks, Vaughn Quoss, Paul Ellwood IntroductionAt Airbnb, we’ve always had a data-driven culture. We’ve assembled top-notch data science and engineering teams, built industry-leading data infrastructure, and launched numerous successful open source projects, including Apache Airflow and Apache Superset. Meanwhile, Airbnb has transitioned from a startup moving at light speed to a m
背景・目的 先日、AWS Glue Data Quality（プレビュー版）が発表されたので、仕様の理解と簡単に試してみました。 なお、現在プレビュー版であるため、GAまでに仕様が変わる可能性があります。 まとめ 2022/12/14現在、プレビューである。 Data Qualityは、OSSのDeequを利用している。 データの品質評価には、DQDLという独自の言語を書いて実装する。 Glueでは、Transformの一つのノードとして実装されている。 概要 AWS Glue Data Qualityとは？ 自動的にデータを分析、データの統計情報を収集 推奨されるデータ品質ルールを設定し、それに基づき検証を開始する。推奨されたデータ品質ルールは変更することも、新しいルールを追加することも可能。 データ品質が低下した場合に、ユーザに警告するアクションを設定することも可能。データ品質ルールと
モダンデータスタック カテゴリ紹介 #21 『Data Quality Monitoring(データ品質監視)』 – Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023 | DevelopersIO
モダンデータスタック カテゴリ紹介 #21 『Data Quality Monitoring(データ品質監視)』 – Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023 当エントリは『Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023』 21日目のエントリです。 Modern Data Stack Categories Overviewのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023 の記事一覧 | DevelopersIO データ分析、データを扱う世界では昨今『モダンデータスタック(Modern Data Stack
MLOpsの「壁」を乗り越える、LINEヤフーの Data Quality as Code
データの品質はMLモデルの信頼性に関わる重要な指標ですが、サイエンティストと運用者の連携は容易ではなく、MLOpsをスケールアウトする上で運用面のボトルネックとなりやすいポイントです。このセッションでは、信頼性の高いMLモデル運用を効果的に実現する、LINEヤフーのData Quality as Codeの仕組みを紹介します。
The 5 essential data quality checks in analytics | dbt Labs
We’ve talked about the core data quality dimensions and how to think about them with intentionality. We’ve explained how to put those in a framework that is guided by your business. Let’s use this page to talk about the actual foundational data quality checks you should be running on your data, and how dbt Cloud can help make these tests simpler and automated. We’ll cover the concepts of: uniquene
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AWS Glue Data Qualityを試してみた - Qiita
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