Japan.R 2022 https://japanr.connpass.com/event/265366/Read less
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
はじめに はじめまして、AMBL株式会社のOmAです。この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022の10日目の記事です。 この記事ではAWS Step Functionsを利用し、Amazon SagaMakerの各機能を連携させて機械学習パイプラインを作成します。 今回の機械学習パイプラインを作成するために、SageMakerのコードやStep FunctionsのAPIパラメータをどのように設定したのかを紹介したいと思います。 AWS Step Functionsの使用する機能 今回、Step Functionsで機械学習パイプラインを作成するためにStep Functions Workflow Studioを利用します。Workflow StudioはワークフローをGUIで確認、編集ができる機能です。 編集画面の左側からAWSの機能を選び、ドラック&ドロップで
近年、プライバシーに配慮した機械学習の手法として、連合学習(Federated Learning)と呼ばれる技術が注目されています。機械学習の学習処理を一部クライアントアプリ側で実行し、機微なデータをローカルデバイス上に留めたまま、グローバルなモデルを更新することができます。さらに、差分プライバシーと呼ばれる技術を組み合わせ、より強固なプライバシー担保を実現する方法も活発に研究されています。 LINEアプリでは、この技術をスタンプの推薦に応用し、サーバ側に集約されていた推薦エンジンの処理の一部をFLに置き換えました。本セッションでは、これらの導入事例を中心に、この分野におけるLINEの取り組みをご紹介します。
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