「データ処理」に関する記事とニュース
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ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして...
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ディープラーニングによる時系列データ予測モデル――精度を高める2つの方法とは？
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして...
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IRISのインターオペラビリティ機能を使いこなそう（後編）～OpenAPIを利用したRESTサーバの構築
この連載では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使って車載器から発生するデータを扱うIoTアプリ...
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データ分析の前処理を行えるPythonライブラリ「pandas」、最も基本的なデータ構造「シリーズ」を解説
機械学習やデータ分析には、収集したデータを使いやすい形に整える前処理が不可欠です。その際によく利用されるのがPythonのライブラリ「pand...
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この連載では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使って車載器から発生するデータを扱うIoTアプリ...
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AIサービスの開発に求められる予測性能以外のこととは？データ粒度の詳細化を例に学ぶ
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして...
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Visual Studio Codeを使ってIRISのクラスを定義してみよう
連載の前回では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）のインターオペラビリティ機能を使ってMQTTブロ...
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本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして...
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データプラットフォーム「IRIS」からMQTTプロトコルを利用してみる
前回は「まずは動かしてみよう！」と題してInterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使ったIoTアプリケー...
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データプラットフォーム「IRIS」を、まずは動かしてみよう！
前回は、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）が誕生した背景やIRISの設計思想などについて説明しまし...
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複雑化するソフトウェア開発環境にどう対応するのか―RPA、AI時代のデータ活用、データプラットフォームを考える
AI／機械学習が全盛の時代、急速に変化するIT環境の中で、日々刻々生成される膨大なデータを扱うアプリケーション開発にも、大きな変化が求められま...
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データ科学で求める物質の分子式を生成、マテリアルズ・インフォマティクスとは【PyData.tokyo】
新素材の開発や創薬といった材料科学の分野にも、データ科学（機械学習や深層学習）のアプローチが採り入れられるようになってきている。化学式と物性の...
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なぜ機械学習にPythonが強いのか、Pythonで並行処理をするコツを伝授【PyData.tokyo】
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、pyth...
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NumPyで使われる多次元配列のデータ構造「ndarray」とは？
Pythonで数値計算を行なうためのライブラリであるNumPyでは、多次元配列を基本的なデータ構造として操作します。この独自のデータ構造を「n...
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大規模解析サービスのためのデータベース構成 ～BigTable／BigQueryの弱点をどう補うか？
大規模なデータを扱う解析サービスにおいて、データベースの性質の理解や選定、配置、活用方法などはクリティカルな問題であり、サービスとして大きく差...
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