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- 機械学習と AI がモバイル アプリの医療診断をどのように変革するか
- ヘルスケアは長い間データ集約型の分野でしたが、現在、人工知能と機械学習の統合により、特に診断分野で新たな境地が開かれています。開発者として、私たちはこの変革の最前線にいます
- よくある問題 800 2024-09-24 16:46:01
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- 規制の迷路を乗り越える: データ コンプライアンスの簡素化
- 規制環境がますます複雑化する時代において、IT プロフェッショナルはデータ コンプライアンスの管理において前例のない課題に直面しています。さまざまな業界で規制が進化しているため、データ管理に対する積極的かつ洗練されたアプローチが必要です。
- よくある問題 938 2024-09-23 15:25:02
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- クラウド 2.0 コンピューティングの新時代: サーバーレスへ!
- サーバーレス コンピューティングは、クラウド テクノロジーにおいて最も急速に変化している状況の 1 つであり、クラウド 2.0 の次の大きな革命とよく言われています。あらゆる組織のデジタル変革の取り組みにおいて、サーバーレスは、企業がインフラストラクチャ管理の業務を軽減し、コア アプリケーションの開発に集中できるようにすることで、主要な実現要因としての地位を確立しています。
- よくある問題 595 2024-09-23 15:25:04
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- 難読化と暗号化: .NET コードを正しく保護する方法
- .NET アプリケーションで作業する場合、主な懸念事項の 1 つは、不正アクセス、知的財産の盗難、およびリバース エンジニアリングからコードを保護することです。これは、アプリケーションを保護するデータおよびコード保護技術を実装することで実現できます。 .NET コードを保護するために使用される主な手法は、難読化と暗号化の 2 つです。
- よくある問題 628 2024-09-18 15:55:14
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- AI 主導の検索におけるアルゴリズムの進歩: 精度と速度を高めるためのクエリ処理の最適化
- 今日のデータ主導の世界では、効率的かつ正確な情報検索が非常に重要です。業界全体で非構造化データが急速に増加しているため、従来の検索アルゴリズムにとって大きな課題となっています。 AI は、検索結果の精度と速度の両方を最適化する高度な技術を導入することにより、クエリ処理とデータ取得に革命をもたらしました。この記事では、AI 主導の検索の背後にあるアルゴリズムと、それがどのようにクエリ処理を強化し、インテリジェントで関連性が高く、スケーラブルな検索エクスペリエンスを実現するかについて詳しく説明します。
- よくある問題 810 2024-09-18 15:50:04
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- 機能フラグを使用して継続的デリバリーを変革する
- 継続的デリバリーは、ソフトウェアをより迅速に構築してデプロイし、いつでも実稼働システムにリリースできるようにするための実践および方法論です。さまざまな開発および運用プロセスのライフサイクル時間を短縮できます。継続的インテグレーション (CI) と継続的デプロイメント (CD) の概念を効果的に適用すると、継続的デリバリーの原則の利点が得られ、ソフトウェア リリースの迅速化も可能になります。
- よくある問題 2182 2024-09-18 14:27:48
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- REST と HTTP セマンティクス
- Roy Fielding は博士論文として REST を作成しました。
- よくある問題 1116 2024-09-18 14:27:45
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- AI セキュリティのギャップ: 生成 AI の時代におけるシステムの保護
- 生成 AI (GenAI) と大規模言語モデル (LLM) の急速な導入により、前例のないペースで業界が変革されています。 90% 近くの組織が、LLM の使用例を積極的に導入または検討しており、これらの革新的なテクノロジーの力を活用することに熱心です。しかし、この熱意は憂慮すべき安全対策の欠如と並行しています。 Lakera による最近の GenAI Readiness レポートでは、GenAI セキュリティ フレームワークに自信を持っている組織はわずか約 5% であることが明らかになりました。
- よくある問題 695 2024-09-18 14:27:43
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- VICTORY フレームワークでアジャイル変革を成功に導く
- アジャイルな変革は難しい場合があります。それらは面倒で時間がかかり、そもそも誰もが興奮した約束を果たせないことがほとんどです。そのため、開発チームの働き方の単なる変更ではなく、本格的な組織変更としてアジャイル変革に取り組むことが非常に重要です。
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- 最新のデータ インフラストラクチャの原則
- 過去数十年にわたるインターネットの進化は、私たちの社会の機能に間違いなく影響を与えてきました。グローバル化の促進から、ソーシャル メディアや消費者アプリなどの新しいテクノロジーを地球上のほぼすべての人が利用できるようにすることから、Web は私たちの日常生活のほとんどの側面に浸透しています。ただし、この普及により、膨大な量のデータを管理する必要性がますます高まっており、ますます優れたデータ インフラストラクチャが必要となります。
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- Apache Astro と Airflow の比較
- 効果的なワークフロー オーケストレーションは、最新のソフトウェア開発環境における複雑なプロセス指向のアクティビティを自動化する鍵となります。データ エンジニアリングとデータ サイエンスを考慮すると、Astro と Apache Airflow は、これらのデータ ワークフローの管理に使用される重要なツールとして上位に浮上します。
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- 混同行列と ROC 曲線: モデルの評価にどちらを使用するか
- あらゆる種類の予測を行う上で信頼性が高く、正確で、効率的なモデルを考案するには、機械学習とデータ サイエンスでモデルのパフォーマンスを評価する必要があります。このための一般的なツールには、混同行列と ROC 曲線があります。どちらも異なる目的を持っており、いつ使用するかを正確に知ることは、堅牢なモデル評価において重要です。このブログでは、両方のツールの詳細を説明し、比較し、最後にモデル評価でどちらを使用するかについてのガイダンスを提供します。
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- AI で IaC を強化し、次世代インフラストラクチャの効率性を向上
- 今日のテクノロジー環境では、AI がほぼすべての領域に及ぼしている影響を見逃すことはできません。 Infrastructure as Code (IaC) の愛好家として、私たちは AI が IaC エコシステムの次の進化をどのように推進できるかを模索してきました。
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- MLOps: AI プロジェクトのパフォーマンスを向上させるツールキットを構築する方法
- 約束を掲げて立ち上げられた AI プロジェクトの多くは、出発に失敗しています。これは通常、機械学習 (ML) モデルの品質によるものではありません。実装とシステム統合が不十分な場合、プロジェクトの 90% が失敗します。組織は AI の取り組みを節約できます。適切な MLOps プラクティスを採用し、適切なツール セットを選択する必要があります。この記事では、沈みがちな AI プロジェクトを救い、堅牢なプロジェクトを強化して、プロジェクトの立ち上げ速度を 2 倍にする可能性がある MLOps の実践方法とツールについて説明します。
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