InterSystems IRIS Cloud SQL と InterSystems IRIS Cloud IntegratedML がリリースされました。これらサービスは、実績やエンタープライズクラスのパフォーマンスおよび信頼性を兼ね備えた InterSystems IRIS テクノロジーをもとにした、クラウド環境におけるソリューション開発のベースとなるサービスです。

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InterSystems IRIS Cloud SQL は、何千ものエンタープライズのお客様に利用いただいている InterSystems IRIS の優れたリレーショナルデータベース機能を実感いただける、幅広いアプリケーション開発者やデータ専門家のみなさまのためのフルマネージドサービスです。また InterSystems IRIS Cloud IntegratedML は、この DBaaS (Database-as-a-Service) のオプションであり、SQL ネイティブを通じて強力な自動機械学習機能を簡単にご利用いただけるサービスを提供します。シンプルな一連の SQL コマンドは簡単にアプリケーションコードに組み込むことができるため、データに近いところで動作する ML モデルにより、お客様のアプリケーションを拡張することができます。

本日は、これら2製品に関する 開発者アクセスプログラム を発表いたします。アプリケーション開発者は本サービスにみなさまご自身で登録いただくことで、デプロイメントの作成、構成可能なアプリケーションのビルド、そして本サービスによってプロビジョン、構成、システム管理が実行されるスマートデータべースを体験いただけます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems グランプリコンテスト2023 では、InterSystems IRIS data platform を使用する機能であればどんな内容でもご応募いただけます。

以下の機能を含めた場合、ボーナスポイントを獲得できます。

詳細は以下の通りです。

  • LLM AI や LangChain の使用:Chat GPT、Bard など - 6ポイント
  • InterSystems FHIR SQL Builder- 5ポイント
  • InterSystems FHIR - 3ポイント
  • IntegratedML - 4ポイント
  • Native API - 3ポイント
  • Embedded Python - 4ポイント
  • Interoperability - 3ポイント
  • Production EXtension(PEX) - 2ポイント
  • Adaptive Analytics (AtScale) のキューブの利用 - 3ポイント
  • Tableau, PowerBI, Logi の利用 - 3ポイント
  • InterSystems IRIS BI - 3ポイント
  • Docker container の利用 - 2ポイント
  • ZPM Package によるデプロイ - 2ポイント
  • オンラインデモ - 2ポイント
  • ユニットテスト - 2ポイント
  • InterSystems Community Idea に投稿された内容の実装 - 4ポイント
  • コミュニティ(USコミュニティ)に記事を投稿する(最初の記事) - 2ポイント
  • コミュニティ(USコミュニティ)に2つ目の記事を投稿する - 1ポイント
  • Code Qualityをパスする - 1ポイント
  • はじめてチャレンジされた方 - 3ポイント
  • YouTubeにビデオを公開- 3ポイント

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こんにちは、大丈夫ですか?

助けを求めに来ました。インターシステムズ ポルトガル語のコンテストに参加しているので、リンクからこの記事を作成しました。私の記事にアクセスしてフィードバックをいただけますか。「いいね!」も歓迎です。

ここ: https://pt.community.intersystems.com/post/veremos-seguir-como-o-intersystems-iris-aliado-com-machine-learning-pode-transformar-para


読むには、ブラジル系ポルトガル語からあなたの言語に翻訳するだけです。

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腎臓病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、科学者である Akshay Singh は、腎臓病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

データセットについて

腎臓病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています(出典: https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

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糖尿病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、(米)国立糖尿病・消化器・腎疾病研究所(NIDDK)は、糖尿病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set

糖尿病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています(出典: https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set):

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開発者の皆さん、こんにちは!

前の記事では、開発者向け情報を集めた「Developer Hub」をご紹介しましたが、この記事では Developer Hub のチュートリアルの中から「機械学習」をテーマとしたチュートリアル:IntegratedML についてご紹介します

InterSystems IRISには、機械学習を行うために必要なプロセスのいくつかを自動化するAutoMLの機能が組み込まれていて、機能名として「IntegratedML」と呼んでいます。機能概要については、末尾のビデオをご参照さい。

チュートリアルを始めるための準備は不要で、 ボタンをクリックするだけでチュートリアルを開始できます。

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母体リスクは、医学界でよく知られているいくつかのパラメーターから測定できます。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、科学者である Yasir Hussein Shakir は、母体リスクの検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。

https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health...

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開発者のみなさん、こんにちは!

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「SQLでどこまでできる? ~データロードから機械学習まで~」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

(プレイリストはこちら


データベースのテーブルにアクセスするためにSQLを利用するのは「ご飯を食べるときは箸を使います」と同じぐらい開発者にとって当たり前のことだと思いますが、SQLで分析や機械学習まで行えたらどうでしょうか。

便利ですよね?

本セッションではInterSystems IRISのSQLを使って、どこまでの操作ができるのかについて、デモを交えながらご紹介します。

ぜひ、動画をご参照ください。

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開発者のみなさん、こんにちは!

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第3回目の「SQLから始める機械学習 ~IntegratedMLのご紹介~」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystemsは、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platformに保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。
このビデオでは、IntegratedMLの概要についてご紹介いたします。

ぜひご覧ください!

(IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。)

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キーワード: IRIS、IntegratedML、Flask、FastAPI、Tensorflow Serving、HAProxy、Docker、Covid-19

目的:

過去数か月に渡り、潜在的なICU入室を予測するための単純なCovid-19 X線画像分類器やCovid-19ラボ結果分類器など、ディープラーニングと機械学習の簡単なデモをいくつか見てきました。 また、ICU分類器のIntegratedMLデモ実装についても見てきました。 「データサイエンス」の旅路はまだ続いていますが、「データエンジニアリング」の観点から、AIサービスデプロイメントを試す時期が来たかもしれません。これまでに見てきたことすべてを、一式のサービスAPIにまとめることはできるでしょうか。 このようなサービススタックを最も単純なアプローチで達成するには、どういった一般的なツール、コンポーネント、およびインフラストラクチャを活用できるでしょうか。

対象範囲

対象:

ジャンプスタートとして、docker-composeを使用して、次のDocker化されたコンポーネントをAWS Ubuntuサーバーにデプロイできます。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

前のパート1の続き... パート1では、Kaggleに掲載されているこのCovid-19データセットにおける従来型MLのアプローチを説明しました。

今回のパート2では、IRISのIntegratedMLを使用して、可能な限り単純な形態で同じデータとタスクを実行しましょう。IntegratedMLは、バックエンドAutoMLオプション用に洗練された優れたSQLインターフェースです。 同じ環境を使用します。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

目的

最近、Covid-19患者がICU(集中治療室)に入室するかどうかを予測するKaggleデータセットがあることに気づきました。 231列のバイタルサインや観測で構成される1925件の遭遇記録が含まれる表計算シートで、最後の「ICU」列では「Yes」を示す1と「No」を示す0が使用されています。 既知のデータに基づいて、患者がICUに入室するかどうかを予測することがタスクです。

このデータセットは、「従来型ML」タスクと呼ばれるものの良い例のようです。 データ量は適切で、品質も比較的適切なようです。 IntegratedMLデモキットに直接適用できる可能性が高いようなのですが、通常のMLパイプラインと潜在的なIntegratedMLアプローチに基づいて簡易テストを行うには、どのようなアプローチが最も単純なのでしょうか。

範囲

次のような通常のMLステップを簡単に実行します。

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開発者のみなさん、こんにちは!

インターシステムズ開発者コミュニティでは、4回に渡り、InterSystems IRIS 2021.1の新機能や、開発を行う上で役に立つ機能をご紹介するウェビナーを開催します。10月の火曜と木曜のお昼に、弊社の技術者が30分でインターシステムズの最新テクノロジーについて解説します。
ぜひお気軽にご視聴ください!

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*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

機械学習やAIの進歩が、社会的にも大きな話題になっています。 しかしながら、実際に機械学習を活用したシステムを開発し、ビジネスに生かすところに到達するまでには様々な課題があります。例えば、データサイエンティストと呼ばれる高度なスキルを持った人材の不足もその一つです。

https://www.youtube.com/embed/5dE3SgFJYCs
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開発者の皆さんこんにちは!IRIS プログラミングコンテストも 6 回目を迎えました!

今回のコンテストのテーマは

「InterSystems IRIS をバックエンドとし Web またはモバイル・ソリューションをフロントエンドとして使用する⚡️フル・スタック・アプリケーション⚡️」

です。日本からのご応募お待ちしております!

Open Exchange(アプリケーション登録/参考となる開発テンプレート)のページはこちら➡ ⚡️ InterSystems Full Stack Contest ⚡️

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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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