Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた | DevelopersIO
Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた はじめに Amazon Connectのフローで離脱箇所や放棄呼をAmazon Kinesis Data Streams（以降、KDS）を用いて取得し、DynamoDBに保存する方法をまとめました。 利用用途は以下が挙げられます。 IVRでの途中離脱箇所を知りたい オペレーターにつながる前に切られる放棄呼の有無を知りたい Connectは、各通話ごとに問い合わせレコード（CTR）として通話記録を保存します。 Connectでは、KDSに問い合わせレコードを出力することができます。通常は問い合わせレコードは、どのフローで切断されたか情報はありませんが、フロー内で工夫すると取得ができます。工夫内容は後述します。 以下の構成図をもとに処理の流れを説明し
Vercel Data Cache: A progressive cache, integrated with Next.js – Vercel
Before today, developers had to choose between either fully static or fully dynamic pages. With Next.js 13.2, we’re excited to announce the Next.js Cache (beta) and the brand-new Vercel Data Cache (beta). This enables caching only part of your page as static data, while fully dynamically rendering the rest of your application, including accessing real-time and personalized data. Vercel Data Cache
Worldwide Mobile Data Pricing 2023 | 1GB Cost in 237 Countries
Worldwide mobile data pricing: The cost of 1GB of mobile data in 237 countries Measured June to September 2023 A global league table of mobile data costs. The average cost of one gigabyte (1GB) was calculated from over 5,600 mobile data plans worldwide. Using the map Countries are colour-coded by the average price of one gigabyte (1GB) of mobile data. As you can see, this paints an interesting pic
AWSサーバーレスサービスのオンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングモードとの違い －DynamoDB、Kinesis Data Streams－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は「AWSサービスのServerlessオプション、オンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングとの違い」の記事の一部としてAWSのサーバーレスサービスの一部でプロビジョニングモードに対して用意されているオンデマンドモードについて、主なAWSサービスごとに特徴、設定項目、料金、制限事項を見ていきたいと思います。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 オンデマンドモード使える主なAWSサーバーレスサービス Amazon DynamoDBオンデマンドモード Amazon DynamoDBの概要 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの特徴 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの設定項目 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの料金 オンデマンドモードとプロビジョニングモードの料金比較 Amazon DynamoDBオン
Revolutionize your Enterprise Data with ChatGPT: Next-gen Apps w/ Azure OpenAI and Cognitive Search
It took less than a week for OpenAI’s ChatGPT to reach a million users, and it crossed the 100 million user mark in under two months. The interest and excitement around this technology has been remarkable. Users around the world are seeing potential for applying these large language models to a broad range of scenarios. In the context of enterprise applications, the question we hear most often is
Go言語のためのRedshift Data API sql driver 『redshift-data-sql-driver』 - KAYAC engineers' blog
この記事はAWS Analytics Advent Calendar 2022の16日目です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 13日目にも記事を書いて、なんと欲張って2回目も書いてます。 13日目の記事は『redshift-data-set-annotator』に関してでした。 このような形で、私は用途がニッチな物を作ることが多いのですが、本日はニッチシリーズの中からGo言語のためのRedshift Data API sql driverについて話します。 Redshift Data API Redshiftへ接続する際は、通常VPCへのアクセスが必要になります。 (Public AccessibilityをONにすればその限りではありませんが、セキュリティを考えると中々ONにすることはためらわれます。） そのため、psqlクライアント等を使って手元から接続するの
Delta: A Data Synchronization and Enrichment Platform
Andreas Andreakis, Falguni Jhaveri, Ioannis Papapanagiotou, Mark Cho, Poorna Reddy, Tongliang Liu OverviewIt is a commonly observed pattern for applications to utilize multiple datastores where each is used to serve a specific need such as storing the canonical form of data (MySQL etc.), providing advanced search capabilities (ElasticSearch etc.), caching (Memcached etc.), and more. Typically when
Amazon S3 Glacier is the Best Place to Archive Your Data – Introducing the S3 Glacier Instant Retrieval Storage Class | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon S3 Glacier is the Best Place to Archive Your Data – Introducing the S3 Glacier Instant Retrieval Storage Class Today we are announcing the Amazon S3 Glacier Instant Retrieval storage class. This new archive storage class delivers the lowest cost storage for long-lived data that is rarely accessed and requires millisecond retrieval. We are also excited to announce that S3 Intel
PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT) - Qiita
PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT)PythonDashPanelStreamlitChatGPT 皆さん、こんにちは！Python Advent Calender2023の6日目担当の小川英幸(X: ogawahideyuki)です。 データから洞察を得る過程で、その発見を他の人と共有し、さらなるインサイトを得ることは非常に価値があります。そのような役割を検討した際に、既存のツールでは物足りない一方、「アプリを一から作るのは大変だな…」と感じたことはありませんか？ ここで登場するのがData Appsです。Pythonだけで手軽にデータアプリを作成できるこれらのツールは、データ分析者にとって強力な味方。特にStreamlit、Dash、Panelを、簡単に使えるフレームワークとして、私は注目し、活
ドラレコ動画の物体検出モデルをデータの量や質に着目し改善するData-Centric AIな取り組み | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
AI技術開発部の鈴木達哉です。Mobility Technologies (MoT)ではドライブレコーダーから取得できる情報を元に道路上の物体を検出し、地図と比較することで現地と地図の差分を見つけ、地図を更新する『道路情報の自動差分抽出プロジェクト』を株式会社ゼンリンと共同で進めています。本記事ではドラレコ動画から道路標識を認識するAIの精度改善を機械学習モデルではなくデータの量と質に着目し実現した事例を紹介します。 はじめに本記事は、2022年4月6日に開催された「MoT TechTalk #11 深掘りコンピュータビジョン！研究開発から社会実装まで」での発表「データの量や質を改善するData-Centric AIな取り組み」を発展させたものです。発表の動画・資料を公開していますので、そちらもあわせてご覧ください。 本プロジェクトにおいては、様々な種類の道路標識をドラレコ動画から検出する
New – AWS DMS Serverless: Automatically Provisions and Scales Capacity for Migration and Data Replication | Amazon Web Services
AWS News Blog New – AWS DMS Serverless: Automatically Provisions and Scales Capacity for Migration and Data Replication With the vast amount of data being created today, organizations are moving to the cloud to take advantage of the security, reliability, and performance of fully managed database services. To facilitate database and analytics migrations, you can use AWS Database Migration Service
Ruby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects
BlogRuby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects Ruby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects. Value objects are a powerful tool for improving the quality of code. They are easy to understand and use and can help improve the readability and maintainability of code by making it more concise, consistent, and easier to reason about. Value objects ar
GitHub - positive-security/send-my: Upload arbitrary data via Apple's Find My network.
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Introducing notebooks: The most powerful AI data workspacePowered by GPT-4 with the context from your data workspaceTurn notebooks into powerful data apps and dashboardsCombine Python, SQL, R or don’t write code at allQuery Snowflake, BigQuery, CSV, and 50 more data sources
Many organizations have invested in a central data lake and a data team with the expectation to drive their business based on data. However, after a few initial quick wins, they notice that the central data team often becomes a bottleneck. The team cannot handle all the analytical questions of management and product owners quickly enough. This is a massive problem because making timely data-driven
data とか info とか list とか item とかいう変数名止めろ currentData itemInfo dataList とかなんとかいうダッサイ変数名マジで止めろ。 ただ単に「ネーミングセンスがダサい」という話では留まらず、実際に悪影響を及ぼすネーミングだから、止めるべき理由と、止め方・改善方法を教える。 2022-03-13 : 本記事の発展形とも呼べる記事を新たに書きました。 「説明変数」と分かりやすいコードを書くことの価値 目次 TL;DR : 何が悪いの？ コード例 どう直したらいいの？ list は書かず、単語の複数形にする どんな data・info なのかを考えて名前を付け直す 英語できないならできるようになれ・大体日本語もできてねえだろ 横着すんな TL;DR : 何が悪いの？ → 「どんな data なの？」「どういう意味を持つ list なの？」とい
これは Haskell Advent Calendar 12 日目の記事です。今日は 12/12+12 日です。 今回は、最近流行りの Higher-Kinded Data (HKD) について簡単に紹介したいと思います。 // 以前、某社の採用ビアバッシュ的イベントで、Haskell ほとんど知らない人の中で HKD の話をした際のスライドを公開し忘れていたので、せっかくなので多少手直しして公開します。 Haskell Day 2019 でも、@fumieval さんによる HKD のトークがあったので、そちらも参考にすると良いと思います。 https://twitter.com/fumieval/status/1193016480574500865 設定はモノイド Haskell 界隈には設定はモノイドであるべきという一派があります。 次のようなプログラムの設定を表すデータ型を例にして
GitHub - RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI: Voice data <= 10 mins can also be used to train a good VC model!
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Under the hood: AWS Fargate data plane | Amazon Web Services
Containers Under the hood: AWS Fargate data plane Today, we launched a new platform version (1.4) for AWS Fargate, which bundles a number of new features and capabilities for our customers. You can read more about these features in this blog post. One of the changes we are introducing in platform version 1.4 is replacing Docker Engine with Containerd as Fargate’s container execution engine. In th
【速報】データを上手に飼いならせ！SageMaker Data Wranglerが登場！ #reinvent | DevelopersIO
せーのでございます。 現在AWS re:InventではAndy Jassyのキーノートが行われています。 [随時更新] AWS re:Invent 2020 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | Developers.IO ご機嫌いかがでしょうか、豊崎です。 今年もre:Invent 2020 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されるものと思います。 本投稿では、AWS re:Invent 2020のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 AWS re:Invent 2020では以下5つのキーノートが計画されています。 12/2： Andy Jassy Keynote 12/4： AWS Partner Keynote 12/9： Machine Learning Keynote 12/11： Infrastructure Ke
Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなの？_生成AI新年会@GMO Yours・フクラス
この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 今や「好きなテレビ番組なに？」 って質問するより 「好きなYouTubeチャンネルなに？」 と聞く方が僕の中でスタンダードになりつつあります。 今回は「YouTube Data API」を普段使用しているPHPで試してみようと思います。 ① YouTube Data API ライブラリの有効化 GCPコンソール上から任意のプロジェクトでYouTube Data API ライブラリを有効化します。 APIとサービス → ライブラリ → YouTube Data API を検索 → 有効にする ② APIキーの取得 ①でライブラリの有効後、認証情報からAPIキーを取得します。 認証情報 → 認証情報を作成 → APIキー ③ g
A top AI researcher reportedly left Google for OpenAI after sharing concerns the company was training Bard on ChatGPT data
An icon in the shape of a person's head and shoulders. It often indicates a user profile.
While deep learning has enabled tremendous progress on text and image datasets, its superiority on tabular data is not clear. We contribute extensive benchmarks of standard and novel deep learning methods as well as tree-based models such as XGBoost and Random Forests, across a large number of datasets and hyperparameter combinations. We define a standard set of 45 datasets from varied domains wit
GitHub - goplus/gop: The Go+ programming language is designed for engineering, STEM education, and data science
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Treasure Data TechTalk 2022 - TD CDP in 30 minutes
Treasure Data TechTalk 2022で発表した「30分でわかるTreasure Data CDP」のスライドです。
Upgrade your resume with the AWS Certified Big Data — Specialty Certification | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Upgrade your resume with the AWS Certified Big Data — Specialty Certification While most cloud computing professionals are aware of the Foundational, Associate, and Professional AWS Certifications, it’s worth mentioning that AWS also offers specialty certifications. Anyone pursuing a career that includes data analysis, data lakes, and data warehouse solutions is a solid candidate
This article is an excerpt from my book about Data-Oriented Programming. More excerpts are available on my blog. Now that my book is completed, I have a better understanding of the core principles of Data-Oriented Programming. This article is a rewrite of my previous article about DOP Principles from September 2020. Data-oriented programming (DOP) is a programming paradigm aimed at simplifying the
[98] Evidence of Fraud in an Influential Field Experiment About Dishonesty - Data Colada
This post is co-authored with a team of researchers who have chosen to remain anonymous. They uncovered most of the evidence reported in this post. These researchers are not connected in any way to the papers described herein. *** In 2012, Shu, Mazar, Gino, Ariely, and Bazerman published a three-study paper in PNAS (.htm) reporting... The post [98] Evidence of Fraud in an Influential Field Experim
![[98] Evidence of Fraud in an Influential Field Experiment About Dishonesty - Data Colada](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/31e4091dae44297e4775a3908e2e6c0d4ccf5ea5/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fdatacolada.org%2Fwp-content%2Fuploads%2FTable-1-Kristal-yellow.png)
React Router v6のルーティング方法を解説 - createBrowserRouterとData APIsの活用法 | DevelopersIO
こんにちは、戸田です。 今回は React Router v6.4 以降を使用する際にどのルーティング方法を使えばいいのか自分の言葉でブログにまとめました。 まず結論 シンプルなルーティングのBrowserRouterかcreateBrowserRouterで迷ったら基本的にcreateBrowserRouterを使いましょう！ 以下がサンプルコードです。 import React from 'react'; import { Outlet, RouterProvider, createBrowserRouter } from 'react-router-dom'; const Parent = () => { return ( <div> <h1>Parent</h1> <Outlet /> </div> ) } const App = () => { const router = cr
データアナリティクス事業本部のnkhrです。今回のブログでは、Data Lakeのアクセス管理やデータ管理を行うLake Formation機能を検証します。 Lake Formationを使うメリット Data Lakeアーキテクチャでデータ格納・加工・クエリを実施するためには、複数のAWSサービスを組み合わせる必要があります。 たとえば、Lake Formationを利用せずに、以下のようなAWSサービスを組み合わせる場合、IAM PolicyとBucket Policyを用いて、どのデータに対して誰がアクセスしてよいかを制御（データガバナンス）する必要があり、ポリシーの管理は複雑になります。 S3（データ格納） Gule Data Catalog (S3データのSchema定義） Glue Data Brew or Glue ETL（データ加工/ジョブ） Step Function
Transform your raw data into reliable, documented, up-to-date datasets. Dataform is where your data team works together to build a single source of truth for your company’s data. Collaborate on SQL pipelines in BigQuery without writing code or managing infrastructure.
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
用語「データ中心のAI」について説明。性能を向上させるために、モデルやアルゴリズムを改善する「モデル中心」のアプローチではなく、機械学習ライフサイクル全体を通じてデータを改善する「データ中心」のアプローチの方が大切だとする、AIの開発方法に関する考え方を指す。 連載目次 用語解説 データ中心のAI（DCAI：Data-Centric AI）とは、従来通りのモデルやアルゴリズムを偏重するアプローチよりも、データに焦点を当てたアプローチの方が大切であるとする、AIの開発方法に関する考え方である。 この考え方の根拠として、たとえ比較的少ないデータ量であったとしてもクリーン（Clean）で高品質なグッドデータ（Good Data）の方が、ノイズの多い（Noisy）ビッグデータ（Big Data）よりも良い性能を発揮することが示されている（図1）。 図1 クリーンなGood DataがノイズありのB
GitHub - Quorafind/Obsidian-Thino: A quick capture plugin for Obsidian, all data from your notes.
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Building data-centric apps with a reactive relational database
Building apps is too hard. Even skilled programmers who don’t specialize in app development struggle to build simple interactive tools. We think that a lot of what makes app development hard is managing state: reacting and propagating changes as the user takes actions. We’re exploring a new way to manage data in apps by storing all app state—including the state of the UI—in a single reactive datab
ChatGPT「Advanced data analysis（旧：Code Interpreter）」とは？ 活用事例11選や使い方など - AI比較ナビ
ChatGPT「Advanced data analysis（旧：Code Interpreter）」とは？ 活用事例11選や使い方など ChatGPTを提供するOpenAIは、2023年7月7日に「Advanced data analysis（旧：Code Interpreter（コードインタープリター））」機能の一般開放を開始しました。この機能は、プログラミングの学習者や開発者にとって非常に有用で、コードの理解やデバッグ、さらには新しいアイデアの生成に役立つ可能性があります。 本記事では、「Advanced data analysis（旧：Code Interpreter）」機能の使い方や活用事例などを紹介します。この記事を読んで、ChatGPTでできることの幅を広げていきましょう！ ChatGPTや生成AIの社内活用でお困りの際は、無料相談会を実施中ですのでぜひお気軽にご相談ください
Send My: Arbitrary data transmission via Apple's Find My network | Positive Security
Send My: Arbitrary data transmission via Apple's Find My network It's possible to upload arbitrary data from non-internet-connected devices by sending Find My BLE broadcasts to nearby Apple devices that then upload the data for youWe released an ESP32 firmware that turns the micocontroller into an (upload only) modem, and a macOS application to retrieve, decode and display the uploaded data: https
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富士通、データトラスト基盤「Data e-TRUST」に複数のブロックチェーンシステムを連携できる技術を統合
Deepnote: Analytics and data science notebook for teams.
Data Mesh Architecture
data とか info とか list とか item とかいう変数名止めろ - Neo's World
Higher-Kinded Data (HKD) について - Qiita
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PHPとYouTube Data API で急上昇ランクを取ってみる
Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?
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AWS Lakeformationを使ってData Lakeを構成してみた | DevelopersIO
Dataform | Manage data in BigQuery
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データ中心のAI（DCAI：Data-Centric AI）とは？
[DATAで見るケータイ業界] MVNOは停滞期を抜け市場シェア15％が目前に
![[DATAで見るケータイ業界] MVNOは停滞期を抜け市場シェア15％が目前に](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8b03b331c42bb6395c2cd27b468fd8aacf33d6db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1569%2F455%2F01.png)