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。 

00
0 0 8

InterSystems IRISを初めて使用し始める際には、最低限のセキュリティレベルでのみシステムをインストールするのが通例です。 パスワードを入力する回数が少なくて済むため、初めて作業を始めるときに、開発サービスやWebアプリケーションの操作がより簡単になるからです。 また、開発済みのプロジェクトまたはソリューションをデプロイする際には、最小限のセキュリティを適用している方が便利な場合があります。 それでも、プロジェクトを開発環境から非常に敵対的な可能性のあるインターネット環境に移行する時が来れば、本番環境にデプロイされる前に、最大限のセキュリティ設定(つまり、完全なロックダウン状態)でテストしなければなりません。 これがこの記事の論点です。
InterSystems Caché、Ensemble、およびIRISにおけるDBMSセキュリティ問題をさらに包括的に説明した記事については、私の別の記事、「Recommendations on installing the InterSystems Caché DBMS for a production environment」(本番環境向けにInterSystems Caché DBMS をインストールするための推奨事項)をご覧ください。 InterSystems IRISのセキュリティシステムは、さまざまなカテゴリ(ユーザー、サービス、リソース、特権、およびアプリケーション)に異なるセキュリティ設定を適用する概念に基づいています。
ユーザーにはロールを割り当てることができます。 ユーザーとロールには、データベース、サービス、およびアプリケーションといったリソースに対し、さまざまな読み取り、書き込み、および使用の権限を付与することができます。 ユーザーとロールには、データベースのSQLテーブルに対するSQL特権も与えられます。

00
0 0 18
記事
Toshihiko Minamoto · 2021年10月7日 5m read
ローカル変数スコープの概要

これは、オンラインドキュメントのさまざまな場所に表示される主題に関する概要であり、主に注釈として表示され、専用の章として表示されることはありません。

むかしむかし、ある所に...  おっと、おとぎ話ではありません。
Cachéの初めの頃(それからその前にも)、自分のコードを実行するためのパーティションを用意していたことがあるでしょう。 そのパーティションの一部は、すべてのローカル変数が%、A~Z、a~zでうまくソートされていた領域でした。

また、ローカルに保存する値や情報が何であれ、すべてはそこに保存されており、パーティションでどんなコードを実行する場合でも、可視状態であり、利用することができました。 完全なドキュメントと優良な規律をもって共同作業できている開発者チームであれば、問題はありません。
[残念ながら、これをおとぎ話にしてはいけません]。

00
0 0 16

*この動画は、2021年2月5日に開催したウェビナーのアーカイブです。

 

InterSystems IRIS data platform は、拡張性に優れ、相互運用性、分析機能を備えたアプリケーション開発のためのデータプラットフォームです。
この動画では、これからインターシステムズのデータプラットフォーム製品をお使いになる開発者の方を対象に、その特徴を20分でご紹介します。

 

このような方を対象としています。

10
0 0 51

基本操作編ビデオシリーズ:その1

Windows、Linux、クラウドのマーケットプレイス、インターシステムズのプライベートクラウド での InterSystems IRIS Community Edition インストール方法を解説しています。

もくじ

0:00 ~ IRIS community Edition インストール方法概要

1:36 ~ WindowsでのIRISインストール

11:24 ~ LinuxでのIRISインストール

20:50 ~ マーケットプレイス(Azure)

29:45 ~  Docker Hub (Docker for Windows)

00
0 1 380

開発者のみなさん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページの無料体験環境(Sandbox)で試せるチュートリアルの中から、「Connect Your Systems」(Interoperabilityのチュートリアル)の使い方をご紹介します。

GettingStarted ページでできることについては、こちらの記事でご紹介しています。

10
0 0 45
記事
Toshihiko Minamoto · 2021年6月23日 10m read
InterSystems Cachéのマクロ

この記事では、InterSystems Cachéにおけるマクロについて説明します。 マクロは、コンパイル中に一連の命令に置き換えられるシンボリック名です。 マクロは、渡されたパラメーターとアクティブ化したシナリオに応じて、呼び出されるたびに一連の命令セットに「展開」されます。 これは、静的コードの場合もあれば、ObjectScriptを実行して得られる結果である場合もあります。 それでは、アプリケーションでマクロをどのように使用できるのかを見てみましょう。

00
0 0 22

開発者のみなさん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページの無料体験環境(Sandbox)で試せるチュートリアルの中から、「Full Stack Tutorial」の使い方をご紹介します。

GettingStarted ページでできることについては、こちらの記事でご紹介しています。

00
0 0 70

開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページのチュートリアルを試す環境として利用できる、無料体験環境 Sandbox の開始手順についてご紹介します。

GettingStarted ページで何ができるのか?については、前の記事でご紹介しています。ぜひご参照ください。

00
0 0 114

IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを手動で作成する方法を解説します。

関連ビデオで、OpenAPI 2.0 で定義したアプリケーションの仕様を利用する手順を使った API ファーストで作成するディスパッチクラスの解説ビデオもあります。

このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

00
0 1 119

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品を利用した REST/JSON の操作方法を、簡単なサンプルを利用して解説します。

サンプルでは、REST クライアント、HTML、ターミナルからデータ(JSON)を送信し、サーバ(InterSystems製品)で JSON 形式のデータを返す REST ディスパッチクラスを使った簡単な流れになっています。

サンプルは、https://github.com/Intersystems-jp/FAQ-REST-SimpleSample からダウンロードいただけます。

 

00
0 0 887

以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

00
0 0 19

開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行/開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください!

今回は、ご存知の方が多いと思われる(?)某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです(テンプレートは、Python/Node.js/Java からお試しいただける環境をご用意しています)。

00
0 0 81

以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

00
0 0 23

以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


00
0 0 29

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Webアプリケーションの開発・運用には、高性能・高スケーラビリティ・開発生産性の良さが求められます。

IRIS Data Platformには、高性能で軽量なデータベースエンジンとそのエンジンの性能を最大限活用するアプリケーションサーバ機能、および、Webアプリケーションを迅速に開発するためのREST/JSON対応、API管理機能が用意されています。

さらに、マルチコア・マルチCPUシステムに最適化したアーキテクチャや、複数サーバでのスケールアウト手法による高スケーラビリティを提供するECP、シャーディングと呼ばれる技術を提供します。

00
0 0 36

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズ オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2~5分でご覧いただける QuickStart ページ(説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ)をご用意しています。

InterSystems IRIS Data Platform について

00
0 0 30

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーションに求められる要件は日々複雑化しています。

しかし、複雑化するからといって開発のスピードおよび実行時のスピードが遅くなることは許されません。

複雑な要件を満たすために現在主流の手法ではソフトウェアスタック上の様々な部品(ミドルウェア、ライブラリ、フレームワークなど)を組み合わせる方法を取ります。

この方法は、様々なものを学習するための時間、それらを連携する方法、経年で様々なものが進化していくことに伴って各部品間の関係性が変化するためにそれらを維持管理していくための手間など様々な付帯的な作業が必要です。

結果として本来行いたいことに集中して取り組む前に付随する作業に忙殺されることになり開発生産性があがりません。
しかも実行時にも様々な部分が連携するためのオーバーヘッドを避けることができず期待する性能を確保することも困難になります。

00
0 0 22

皆さんこんにちは!

この記事でご紹介する「開発環境テンプレート」は、最近 医療 IT で注目を集めている 医療情報交換標準規格  FHIR を体験できるコンテナです。

一式は、こちら(https://github.com/Intersystems-jp/IRIS-FHIR-Oximeter-Template)で公開しています。

コンテナビルド時、InterSystems IRIS for Health コミュニティエディションを使用した FHIR R4 リソースリポジトリの用意と、REST 用エンドポイントが用意されます。

00
0 0 149

デベロッパーの皆さん、こんにちは!

最近、当社は InterSystems Package Manager (ZPM) をリリースしました。 ZPM を開発した理由の 1 つは、ソリューションをパッケージ化して ZPM レジストリに提出することにより、そのデプロイを「install xxx package」のようなコマンドを実行するだけの単純な作業にするためです。

これを行うには、InterSystems IRIS パッケージの中身を説明する module.xml ファイルをリポジトリに導入する必要があります。

この記事では、module.xml ファイルの異なる構成要素を説明し、独自のファイルを作成する方法をご紹介します。

まずは、samples-objectscript パッケージから始めます。以下のコマンドを実行すれば、IRIS に ObjectScript のサンプルアプリケーションがインストールされます。

zpm: USER>install samples-objectscript

おそらく、これほどシンプルなパッケージはないと思います。以下は、パッケージの中身を説明する module.xml です。


<Export generator="Cache" version="25">
  <Document name="samples-objectscript.ZPM">
    <Module>
      <Name>samples-objectscript</Name>
      <Version>1.0.0</Version>
      <Packaging>module</Packaging>
      <SourcesRoot>src</SourcesRoot>
      <Resource Name="ObjectScript.PKG"/>
    </Module>
  </Document>
</Export>
10
0 0 32

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。

00
0 0 78

インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

 

00
0 0 45

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「PyODBC」(※)の利用方法をご説明します。

※ Python からのアクセスは、PyODBCの他に、Native API を利用した接続方法もあります。Native APIを利用してIRISのグローバル変数にアクセスする方法については、別の記事でご説明します。

00
0 1 156

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。

00
0 0 44

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

現在ご覧いただいている開発者コミュニティの中では、初心者(beginner)タグ があり、下記セルフラーニング用資料/ビデオをご用意しています。ぜひご参照ください。

00
1 0 86

クラス、テーブル、グローバルとその仕組み

InterSystems IRIS を技術的知識を持つ人々に説明する際、私はいつもコアとしてマルチモデル DBMSであることから始めます。

個人的には、それが(DBMSとして)メインの長所であると考えています。 また、データが格納されるのは一度だけです。 ユーザーは単に使用するアクセス API を選択するだけです。

  • データのサマリをソートしたいですか?SQL を使用してください!
  • 1 つのレコードを手広く操作したいですか?オブジェクトを使用してください!
  • あなたが知っているキーに対して、1 つの値にアクセスしたりセットしたいですか? グローバルを使用してください!

これは短く簡潔なメッセージで、一見すると素晴らしく聞こえます。しかし、実際には intersystems IRIS を使い始めるたユーザーには クラス、テーブル、グローバルはそれぞれどのように関連しているのだろうか? 互いにどのような存在なのだろうか? データは実際にどのように格納されているのだろうか?といった疑問が生じます。

この記事では、これらの疑問に答えながら実際の動きを説明するつもりです。

00
0 0 72