Ray on Databricksの一般提供開始のお知らせ
昨年、Rayサポートの パブリックプレビュー をリリースして以来、何百ものDatabricksのお客様が、マルチモデル階層予測やLLMファインチューニング、強化学習など、様々なユースケースに使用してきました 。 本日、DatabricksにおけるRayサポートの一般提供を発表できることを嬉しく思います。 Rayは、バージョン15.0以降、機械学習ランタイムの一部として含まれるようになり、Databricksでファーストクラスとして提供されるようになりました。 お客様は、追加インストールなしで Rayクラスターを開始することができ、Databricksが提供する統合された製品群（Unity Catalog、Delta Lake、MLflow、Apache Sparkなど）の中で、この強力なフレームワークの使用を開始することができます。 調和のとれた統合：Databricks上のRayとSpark Ray on Databricksの一般提供により、Databricks上で分散ML AIワークロードを実行する選択肢が
[ゲスト投稿:Tecton]レイクハウスにおけるリアルタイムの不正検知
不正行為の代償は計り知れない。 2022年には、不正行為の1つであるカード非携帯型不正行為が、米国だけで約60億ドルの損失をもたらした。 連邦取引委員会によると、米国における詐欺のトップ5は以下の通りである 1 ： 偽者 オンラインショッピング 賞品、懸賞、宝くじ 投資 ビジネスと仕事の機会 すでに多くの企業が、リアルタイムの不正防止と検知を大規模に自動化するためにAIを活用し始めている。 しかし、これは詐欺師が絶えず新しい方法を考え出し、発見をすり抜ける、猫とネズミのゲームなのだ。 AIモデルは常に進化し、最も新鮮なデータを入力として取り込む必要があるため、機能の鮮度とモデル開発のスピードが成功に不可欠となる。 このブログでは、Tecton on Databricksを活用してリアルタイム不正検知システムを構築するための主な方法をご紹介する。 最後に実際の例をいくつか挙げているので、読んでみてほしい！ MLフィーチャーパイプラインの拡張 不正は、膨大で大量のネットワーク（1秒間に何千ものトランザクションがあると