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解決する問題

このチュートリアル集は、開発者やデータサイエンティストが、フィーチャーストアプラットフォームであるHopsworksを使用して機械学習システムを構築する方法を学ぶのに役立ちます。基本的なクイックスタートから、リアルタイム不正検知、バッチローン承認、LLMベースの文書Q&Aなどの高度なユースケースまでをカバーし、人気ツールとの統合も示しています。

仕組み

チュートリアルはJupyterノートブックで、アカウント作成後にHopsworks内で実行します。ログイン方法、フィーチャーストアへの接続方法、特徴エンジニアリング、モデルトレーニング、デプロイなどのタスクの実行方法を示します。各チュートリアルはカテゴリ別に整理されています：リアルタイムAIシステム、バッチAIシステム、LLM AIシステム、API例、およびサードパーティサービスとの統合。

対象読者

Pythonと機械学習の概念にすでに精通しており、フィーチャーストアを備えた本番環境でそれらを適用したいデータサイエンティストおよびMLエンジニア。また、Hopsworksとその機能を探求している人にも役立ちます。

ハイライト

• 数分で開始できるQuickStartノートブック
• リアルタイムAIシステム：不正検知、マネーロンダリング防止、TikTokスタイルのレコメンデーション、時系列予測
• バッチAIシステム：ローン承認、バッチ不正、チャーン、信用スコア、病院待ち時間、タクシー料金予測
• LLM AIシステム：不正小切手検出、RAGベースのPDFアシスタント、ファッションレコメンダー
• ベクトル類似性検索、データセット、フィーチャーグループ、モニタリング、Git、ジョブ、Kafka、OpenSearchなどのAPI例
• Airflow、BigQuery、Snowflake、Spark、LangChainなどとの統合