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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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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開発者の皆さん
こんにちは!

普段お世話になっている皆さんへ、うれしいお知らせです!

この度、なんと! 開発者コミュニティのメンバー登録が1万人に達しました! 🎊

インターシステムズはコミュニティの力を信じています。この6年間の皆様のご協力に感謝するとともに、これからもよろしくお願いいたします。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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!
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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。

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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)。

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@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。

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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
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· 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]。

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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。

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· 2021年9月28日 3m read
DSTIMEでデータを同期する

Cachéでのデータ同期については、オブジェクトとテーブルを同期させるさまざまな方法があります。
データベースレベルでは、シャドーイングまたはミラーリングを使用できます。

これは非常によく機能し、データの一部分だけを同期する必要がある場合には、
グローバルマッピングを使用してより小さなピースにデータを分割することができます。
または、クラス/テーブルレベルで双方向の同期が必要な場合には、オブジェクト同期機能を使用することができます。


これらすべての優れた機能には次のような制限があります。
Caché/IRISからCaché/IRISにしか機能しません。

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この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載(こちらから参照)、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

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