以前の記事「PandasデータフレームとGridDBの組み合わせ方」で、 Using Pandas Dataframes with GridDBという記事を説明しました。 そこでは、Python API(裏ではTQLを使用)を介してGridDBデータベースから読み込み、結果のデータ行をデータフレームに変換しました。 データフレームに馴染みのない方のために説明すると、データフレームはPandasのようなライブラリを使用する主な目的であり、分析やデータサイエンスに最適なデータ構造であると言えます。
機械学習とGridDBによる給与予測
線形回帰は、ある変数の値を別の変数の値に基づいて予測する教師あり機械学習手法です。予測される変数は「従属変数」と呼ばれ、他の変数の予測に使用される変数は「独立変数」と呼ばれます。線形回帰では、1つ以上の独立変数を使用して線形方程式の係数を推定します。線形回帰は、予測された出力値と期待される出力値の差を最小化する直線を生成します。
GridDBとNodejsを使用したデータ可視化のためのマインドマップの作成
本記事では,ReactJS、ReactFlow、ExpressJS、GridDB、NodeJSなどの技術を使用してフルスタックのWebマインドマップアプリケーションを構築することで、可視化の力と実用性を探究します。 GridDBは、IoTやビッグデータに最適化された、スケーラビリティに優れたインメモリNoSQLの時系列データベースです。GridDBはIoTやビッグデータに最適化されていますが、ゲームやウェブアプリケーションなど、他の用途にも使用できます。
LangChainによるGridDBのCRUD操作
本記事では,GridDBに対してCRUD(Create、Read、Update、Delete)操作を行うための自然言語クエリの使用方法を説明します。PythonのLangChainモジュールとOpenAI GPT-4o LLM自然言語クエリをGridDBクエリに変換し、GridDB上でさまざまな操作を行うための大規模言語モデル)を使用します。