新しい投稿

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。

Open Exchange app
0 0
0 245

キーワード: ディープラーニング、Grad-CAM、Ｘ線、COVID-19、HealthShare、IRIS

目的

イースターウィークエンド中に、Covid-19に感染した胸部Ｘ線画像分類とCT検出デモを実行するを触ってみました。 デモの結果は上出来で、このトピックに関するその頃の学術研究出版物に一致しているようでした。 でも、本当に「上出来」と言えるのでしょうか。

最近、「機械学習における説明可能性」に関するオンラインランチウェビナーを聴くことがあったのですが、たまたまその講演の最後でDonがこの分類結果について話していました。

0 0
0 481

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。

0 0
0 472

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。

0 0
0 134

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。

0 0
0 223
記事
· 2021年11月11日 8m read
GitHub Codespaces と IRIS

しばらく前、GitHubはGitHub Codespacesという新しい機能を発表しました。 ブラウザでVSCodeを実行する機能があります。マシンでローカルに実行するのとほぼ同じ性能がありますが、クラウドの能力も備わっているため、最大32CPU、64 GB RAMのマシンタイプを選択することが可能です。

素晴らしいことですね。 でも、このことは、InterSystems IRISで駆動するプロジェクトで作業する上で、どのように役立つのでしょうか。 それをどのように構成するのか見てみましょう。

1 0
0 337

この連載の最初の記事では、大きなチャンクのデータをHTTP POSTメソッドのRaw本体から読み取って、それをクラスのストリームクラスとしてデータベースに格納する方法を説明しました。 2つ目の記事では、ファイルとファイル名をJSON形式にラップして送信する方法を説明しました。

それでは、大きなファイルを分割してサーバーに送るという構想を詳しく見ていきましょう。 これを行うために使用できるアプローチにはいくつかあるのですが、 この記事では、Transfer-Encodingヘッダーを使用してチャンク転送を指示する方法を説明します。 Transfer-EncodingヘッダーはHTTP/1.1仕様で導入されたものです。RFC 7230第4.1項では説明されているものの、HTTP/2仕様からはその説明が無くなっています。

Open Exchange app
0 0
0 1.1K

この連載の第1回目の記事では、「大規模な」チャンクのデータをHTTP POSTメソッドのRaw本体から読み取って、それをクラスのストリームプロパティとしてデータベースに格納する方法について説明しました。 では、そのようなデータとメタデータをJSON形式で格納する方法について見てみましょう。

Open Exchange app
0 0
0 435

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。

Open Exchange app
0 0
0 271

インターネットを使うようになってから (1990年代後半)、PythonとIRIS グローバルを使ってブログを書いていますが、常にCMS (コンテンツ管理システム) でブログ、ソーシャルメディア、さらには企業ページに情報を簡単に投稿できるようにしていました。
数年後、自分がマークダウンファイルに収めて使ってきたすべてのコードをgithubに入れました。
ネイティブAPIでデータをIntersystems IRISに入れて永続化するのはとても簡単だったので、このアプリケーションを作成して少しSQLを忘れ、キー・バリュー・データベースモデルを受け入れることにしました！
picture

ブログとは？

これはWEB LOGの略名で、基本的にはユーザーが書いてページに投稿、公開できるプラットフォームです。

Open Exchange app
1 0
0 188

はじめに

ObjectScriptで複雑な問題を解決している場合、おそらく%Status値を使用したコードがたくさんあることでしょう。 オブジェクトの観点（%Save、%OpenIdなど）から永続クラスを操作したことがある場合は、ほぼ確実にその状況に遭遇したことがあるでしょう。 %StatusはInterSystemsのプラットフォームでローカライズ可能なエラーメッセージのラッパーを提供します。 OKステータス（$$$OK）は1に等しいだけであるのに対し、不良ステータス（$$$ERROR(errorcode,arguments...)）は0、スペース、エラーに関する構造化情報を含む$ListBuildリストとして表されます。 $System.Status（クラスリファレンスを参照）は、%Status値を操作するための便利なAPIをいくつか提供しています。クラスリファレンスを役立てられるので、ここでは繰り返しません。 このトピックに関する有用な記事/質問もほかにいくつかあります（最後のリンクをご覧ください）。 この記事では、コーディングのベストプラクティスではなく、いくつかのデバッグのコツや手法に焦点を当てています（ベストプラクティスについては、最後のリンクをご覧ください）。

0 0
1 293

@Evgeny.Shvarovの記事へのコメントとして書こうとしていましたが、 コメントが長すぎたため、別に投稿することにしました。

dockerがすべてのイメージをクリーンアップした結果の画像

dockerがどのようにディスクスペースを使用し、クリーンアップするかについて、少し説明を加えたいと思います。 私はmacOSを使用しているため、以下に示すものは主にmacOSを対象としていますが、dockerコマンドはすべてのプラットフォームでも使用できます。

2 0
0 6.5K

前の記事では、マクロの潜在的なユースケースををレビューしました。そこで、マクロの使用方法についてより包括的な例を見てみることにしましょう。 この記事では、ロギングシステムを設計して構築します。

ロギングシステム

ロギングシステムは、アプリケーションの作業を監視するための便利なツールで、デバッグや監視にかける時間を大幅に節約してくれます。 これから構築するシステムは2つの部分で構成されます。

  • ストレージクラス（レコードをログ記録するためのクラス）
  • 新しいレコードをログに自動的に追加する一連のマクロ
0 0
0 297
記事
· 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］。

0 0
0 221

はじめに

Caché 2016.2のフィールドテストはかなり前から利用可能ですので、このバージョンで新しく追加されたドキュメントデータモデルという重要な機能に焦点を当てたいと思います。 このモデルは、オブジェクト、テーブル、および多次元配列など、データ処理をサポートするさまざまな方法として自然に追加されました。 プラットフォームがより柔軟になるため、さらに多くのユースケースに適したものになります。

1 0
0 146