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はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 大規模・長時間のバッチ処理を実行する時、AWS(EC2)の利用料は高額になりやすいです。 コスト削減策として、AWSの未使用EC2キャパシティ(AWSが各リージョン内のAZごとに提供できる、インスタンスタイプ別のコンピュートリソース量)を低コストで利用できるスポットインスタンスの活用を検討することが多いと思います。 一方で、AWS側のキャパシティ状況によってインスタンスが中断される可能性があるため、特に大規模・長時間の処理への適用が難しいという特性があります。 本記事では、大規模なバッチ処理を実行するのに適したAWS Batchとい
はじめに こんにちは。NTTデータでデータサイエンティストを務めております@tamurayuc20ndです。 本記事では、DataRobot社が提供するAIアクセラレータの一つである「MLflowエクスペリメントの追跡」を題材に、PapermillによるNotebookの自動実行と、MLflowによる実験管理の仕組みを解説します。 単にテンプレートを動かすだけではなく、自分のユースケースに合わせてどこを修正すればよいかという観点で整理している点が本記事の主眼です。 Notebookベースで機械学習の試行錯誤を進めている方や、実験条件と結果を後から振り返りやすくしたい方の参考になれば幸
はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、人工知能(AI)に対

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