応募期間は 2020年6月29日~7月12日 です!

優勝特典

1、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $2,000 

🥈 2位 - $1,000 

🥉 3位 - $500

2、Developer Community で多く票を集めたソリューションには、以下の賞金が贈られます。

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1. 初めに

 

IRISでは、複数ノードでクラスターを構成し、ワークロードのスケールアウト、データボリュームのスケールアウトやトランザクション処理と分析処理を異なるノードで処理するマルチワークロードを実現しています。

しかし、クラスターを構成するための設定は、ノード数が増えるにつれ煩雑になり、それらを人手の作業に全て委ねると設定ミス等を招きやすいといえます。

また、クラスタの構成を処理負荷の増加に基づいて拡張する、または逆に縮小する、あるいは、データ冗長性を追加するためにミラーリングの構成を追加するなど構成変更は、想定するより多いかもしれません。

しかもクラスタ毎に同様の設定を毎回行うとなると、人手による作業では、煩雑性だけでなく俊敏性に欠けると言わざるを得ません。

そこで、IRISには、クラスター構成作業を自動化する新しいツールICM(InterSystems Cloud Manager)が用意されました。

ここでは、ICMを使用したクラウド上でのIRIS構成の自動化の手順について説明します。

 

2. 事前に準備するもの

 

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IRIS と Python でチャットボットを作成する

この記事では、InterSystems IRIS データベースを Python と統合して自然言語処理(NLP)の機械学習モデルを提供する方法を説明します。

Python を使用する理由

世界的に広く採用され使用されている Python には素晴らしいコミュニティがあり、様々なアプリケーションをデプロイするためのアクセラレータ/ライブラリが豊富に提供されています。 関心のある方は https://www.python.org/about/apps/ をご覧ください。

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先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。 

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みなさん、こんにちは。
昨日、Apache Spark、Apache Zeppelin、そして InterSystems IRIS を接続しようとしたときに問題が発生したのですが、有用なガイドが見つからなかったので、自分で書くことにしました。

はじめに

Apache Spark と Apache Zeppelin とは何か、そしてどのように連携するのかを理解しましょう。

Apache Spark はオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークです。暗黙的なデータ並列化と耐障害性を備えるようにクラスタ全体をプログラミングするためのインターフェースを提供しています。そのため、ビッグデータを扱う必要のある場合に非常に役立ちます。
一方の Apache Zeppelin はノートブックです。分析や機械学習に役立つ UI を提供しています。組み合わせて使う場合、IRIS がデータを提供し、提供されたデータを Spark が読み取って、ノートブックでデータを処理する、というように機能します。

注意: 以下の内容は、Windows 10 で行っています。

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皆さんこんにちは。

第4回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI/MLコンテスト) への応募は終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

この記事では、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します!

 

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開発者の皆さん、こんにちは!次のコンテストのテーマが発表されました!

🏆 InterSystems AI Programming Contest 🏆

応募期間は 2021年6月28日~7月18日 です!

💰 賞金総額: $8,750 💰

(投票期間は 2021年7月19日~7月25日、勝者発表は 7月26日を予定しています)

優勝特典

1、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $4,000 

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みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。

注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。

はじめに

最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。

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開発者の皆さんこんにちは!

第8回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(Analytics コンテスト) への応募、投票が全て終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します!

 

🏆 Experts Nomination  - 特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。 

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開発者の皆さん、こんにちは!

今日から、第13回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI) の投票が始まりました!

これだ 🔥 と思う作品への投票、よろしくお願いします!

🔥 投票はこちらから! 🔥

投票方法については、以下の通りです。

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開発者の皆さん、こんにちは!

第 13 回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI)への応募、投票が全て終了しました。コンテストへのご参加、またご興味お持ちいただきありがとうございました。

今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します!


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開発者の皆さん、こんにちは。

2020年最後の IRIS プログラミングコンテストの投票が始まりました!
🔥 これだ!と思う一押し作品に投票お願いします! 🔥

 

投票方法は?

今回から投票方法が新しくなりました!
Expert Nomination または Community Nomination を選択いただき、どの作品がどの順位になるかを指定しながら投票します。

Community Leaderboard:

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開発者の皆さん、こんにちは!

第 13 回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI編)のテクノロジーボーナス🍆が発表されました!

ボーナスポイントを獲得して 💰賞金💰 をゲットしてください!

 

IntegratedML の利用 - 4 ポイント

AI/ML ソリューションに InterSystems IntegratedML を利用すると4ポイント獲得できます。

ご利用いただくときは、IRISのバージョンが2021.1以上であることをご確認ください。ZPMパッケージマネージャを含めた最新のMLイメージは以下イメージ名です。

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開発者の皆さん、こんにちは!

第 13 回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI)にご応募いただいた作品に対して加点されたテクノロジーボーナスをご紹介します!

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Python 3をHealthShareにバインディングした深層学習デモキット(パート1)
キーワード:  Anaconda、Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、ディープラーニング、Python 3、HealthShare    

1. 目的

この「パート1」では、Python 3をHealthShare 2017.2.1インスタンスにバインドして、「単純」かつ一般的なディープラーニングデモ環境をセットアップする方法を段階的に簡単に説明します。  私は手元にあるWin10ノートパソコンを使用しましたが、このアプローチはMacOSとLinuxでも同じように実装できます。

先週、PYPL Indexにおいて、Pythonが最も人気のある言語としてJavaを超えたことが示されました。  TensorFlowも研究や学術の分野において非常に人気のある強力な計算エンジンです。 HealthShareは、ケア提供者に患者の統一介護記録を提供するデータプラットフォームです。

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キーワード: COVID-19、医用画像、ディープラーニング、PACSビューア、HealthShare。

 

目的

私たちは皆、この前例のないCovid-19パンデミックに悩まされています。 現場のお客様をあらゆる手段でサポートする一方で、今日のAI技術を活用して、Covid-19に立ち向かうさまざまな前線も見てきました。 

昨年、私はディープラーニングのデモ環境について少し触れたことがあります。 この長いイースターの週末中に、実際の画像を扱ってみてはどうでしょうか。Covid-19に感染した胸部X線画像データセットに対して簡単な分類を行うディープラーニングモデルをテスト実行し、迅速な「AIトリアージ」や「放射線科医の支援」の目的で、X線画像やCT用のツールがdockerなどを介してクラウドにどれほど素早くデプロイされるのかを確認してみましょう。     

これは、10分程度の簡易メモです。学習過程において、最も単純なアプローチでハンズオン経験を得られることを願っています。   

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キーワード:   Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare    

 

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP(多層パーセプトロン)モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。 

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