2019 年 4 月

[アーティクル]
05/02/2019

2019 年 4 月

Volume 34 Number 4

[Xamarin]

Xamarin.Forms 4.0 の新機能

Xamarin.Forms 4.0 はまだプレビュー段階ですが、多くの新しい機能や改善が既に利用できるようになっています。それには、新しい CollectionView コントロールや更新された CarouselView コントロール、ビジュアルプロパティ、シェルが含まれます。最新バージョンの新機能や、Visual Studio の次のエディションでのサポートの種類について説明します。

データポイント - Docker によるコンテナー化アプリでの EF Core コラム

[データポイント]

Docker によるコンテナー化アプリでの EF Core

Julie Lerman

EF Core と Docker を学ぶために多くの時間を費やした Julie Lerman は、これらを組み合わせてコンテナー化アプリを構築し、データ永続化のメカニズムを追加することはそれほど難しくないだろうと考えました。しかし、思ったよりも難しいことがわかりました。それはなぜかについて学び、彼女の経験を生かしてください。

[機械学習]

クローズドループインテリジェンス:機械学習の設計パターン

Geoff Hulten

機械学習はすばらしいツールですが、それを最大限に活用するには、モデルを構築して少し予測をするだけでは十分ではありません。この記事では、エラーが起こりがちな最初のリリースからワールドクラスのインテリジェンスに至るまでの、機械学習に基づくソリューションの成長過程をサポートするために採用できる技術について説明します。

人工知能 - ニューラルネットワークが学習する仕組みコラム

[人工知能]

ニューラルネットワークが学習する仕組み

Frank La La

バックプロパゲーション、勾配降下法、損失は、機械学習に関連する用語です。この記事では、バックプロパゲーションのプロセスを詳しく説明し、マシンが Keras を使用して学習するプロセスを解説します。

[Azure Confidential Computing]

Azure Confidential Computing により、マルチパーティ機械学習の安全性を高める

Stefano Tempesta

機密情報が、セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always Encrypted が有効な SQL Server データベースでどのように保存されるか、また、Open Enclave SDK を使用して Trusted Execution Environment で実行される機械学習サービスとどのように共有されるかについて説明します。この例では、機械学習アプリケーションにより、複数の医療機関がデータを共有して精度の高い予測モデルを構築します。

テストの実行 - PyTorch を使用するニューラル異常検出コラム

[テストの実行]

PyTorch を使用するニューラル異常検出

James McCaffrey

異常検出は、データセット内の珍しい項目を見つけるプロセスです。James McCaffrey は、PyTorch ライブラリを使用して、異常検出を処理するニューラルオートエンコーダーを作成するデモプログラムを提示します。これには、非数値データをエンコードすることにより、ニューラルの技法でそのようなデータを処理できるという他のメリットもあります。