InfoQ ホームページ Data-Science に関するすべてのコンテンツ
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AWSがAmazon Finspaceと呼ばれるデータ管理および分析ソリューションを発表
最近、AWSは、Amazon FinSpaceと呼ばれる金融サービス業界（FSI）向けのデータ管理および分析ソリューションを発表した。このサービスは、金融アナリストが分析のためにあらゆる種類の財務データを見つけてアクセスするのにかかる時間を短縮することを目的としている。
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Kaggleが機械学習とデータサイエンスに関する2020年の状況レポートを公開
Kaggleは、2020年の機械学習とデータサイエンスの現状に関するレポートを公開した。このレポートは、現在データサイエンティストとして雇用されている2,000人を超えるユーザからの調査回答に基づいている。
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Juliaはプロダクションレディか? Bogumił Kamiński氏とのQ&A
JuliaCon 2020に続いて、SGHワルシャワ経済大学のBogumił Kamiński教授は、言語とそのエコシステムの状況を要約し、Juliaがついにプロダクションレディになったと述べた。InfoQは、Kamiński教授と話して変更を加えた。
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データサイエンスチームにアジャイルを導入する
アジャイルはデータサイエンスチームの、ステークホルダとのコラボレーション改善と生産性向上に寄与する。優先順位が明確になることで、作業への集中と成果の提供が可能になるのだ。実践する上で重要なのは、アジャイルの旅に同行することによって、データサイエンスチームの賛同を得ることである。
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NVIDIAが59ドルのJetson Nano 2GB Kitをリリース、AI開発をより身近なものに
JetsonシリーズのデバイスとソフトウェアSDKによってNVIDIAは、GPUベースのAIアプリケーションの学習と開発を行うための一貫性のある開発環境を作り上げている。
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AlphaFoldアルゴリズムがCOVID-19タンパク質構造を予測
DeepMindはAlphaFoldを使用して、新規コロナウイルス2019（NCOVID-2019）のアミノ酸配列から3Dタンパク質構造を直接予測する。
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データサイエンスコミュニティのCOVID-19パンデミックへの対応
データサイエンスコミュニティは、COVID-19パンデミックへの勢いに反応しており、データ指向の観点からの多数の記事を提供している。そして、データへのアクセスを提供し、世界中の産業界、学界、政府機関を横断して危機に対処するためにML技術を利用する、公式の活動と草の根的な活動の両方の取り組みをしている。
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COVID-19とAI - 来を語るカンファレンスがスタンフォードで開催
Stanford Institute For Human-Centered Artificial IntelligenceはCOVID-19に対して、さまざまな側面からアプローチしている。
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.NET Interactive: .NET Coreを使用したJupyter Notebook - プレビュー２
.NET Interactiveは、Try.Netの新たな名前である。このAPIスイートとコマンドラインツールは、リッチテキスト、コード、データを組み合わせた、インタラクティブなノートブックとドキュメントの作成を可能にする。おもなユースケースのひとつは、Jupyter Notebookへのコードの埋め込みである。
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MicrosoftがJupyter Notebooksでの.NETサポートを発表
Microsoftは今月初め、.NET CoreのJupyter Notebooksサポートの公開プレビューを発表した。C#およびF#で記述されたコードの使用が可能になる。このリリースは、.NET Core用のインタラクティブなドキュメントジェネレータである、Try .NETプロジェクトの一環だ。
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GoogleがクラウドAIプラットフォームに新たにWhat-Ifツールの統合を追加
Googleは最近のブログ投稿で、What-Ifツールの新しい統合を発表した。これにより、データサイエンティストはAIプラットフォーム（コードベースのデータサイエンス開発環境）でモデルを分析できる。顧客は、AIプラットフォームにデプロイされたXGBoostおよびScikit Learnモデルに対してWhat-Ifツールを使用できるようになった。
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Databricks MLflowインテグレーションの一般供与が開始
Databricksは先頃、データエンジニアリング及びそれ以上のサブスクリプション層を対象に、DatabrikノートブックとMLflowのインテグレーションの一般供与を開始した。これによってMLflowの機能が、Databrickノートブックおよびジョブの機能に結合される。MLflowは主に、実験追跡(experiment tracking)、プロジェクト、MLflowモデルという3つの機能を提供する。
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Googleがランドマーク認識および検索用の大規模データセットGoogle-Landmarks-V2をリリース
Googleは、Landmark RecognitionとRetrieval用に改良されたデータセットのGoogle-Landmarks-v2と、大規模なインスタンスレベルの画像認識用TensorflowコードベースのDetect-to-Retrieveをリリースした。Google-Landmarks-v2をベースとした２つのコンパニオンKaggle競技も同時にローンチされている。500万のイメージに200,000以上のランドマークを収めた、これまで公開された中で最大のランドマークデータセットだ。