このチュートリアルでは、Pythonを使って、機械学習モデルをWeb APIにしてリアルタイム予測を行う方法を紹介します。概要は以下の通りです。 1. 前提条件と環境設定 2. 機械学習モデルを作成する 3. 機械学習モデルのシリアル化と非シリアル化 4. PythonのFlaskを使ってAPIを開発する 5. リアルタイム予測を作成する
複合行キーとGridDB
複合行は、データベース内のユニークなエンティティを識別する2つ以上の属性で構成されます。複合行キーはGridDB v4.3で追加されたもので、コレクション内の複数のカラムによって行を一意に識別することができます。
GridDB、Docker Container、そしてZeppelin：3つのツールの連携について
Zeppelinは、オープンソースのデータサイエンス・データビジュアライゼーションツールです。以前の記事で何度か使用したJupyter Notebookと多くの共通点があります。Zeppelinは、データサイエンスのためのすべてのPythonパッケージで動作します。
JavaでJsoupとGridDBを使ってWebスクレイピングする
ほとんどのウェブサイトでは、APIを介してユーザーにデータを提供しています。しかし、そのようなAPIを開発していないウェブサイトもあります。そのようなウェブサイトのデータにアクセスするには、Webスクレイピングを使用するという方法があります。