特徴量エンジンKaskada利用イメージ: 機械学習モデルのトレーニング - Qiita
from kaskada.api.session import LocalBuilder session = LocalBuilder().build() %load_ext fenlmagic サンプルデータセットの構築 この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。 イベントには、ユーザーが勝った、負けた、そして物の購入の３種類があります。 イベントは 2 つの CSV ファイルに保存されているものとします（ここではテストデータの作成をJupyterノートブック上で行います）。 game_play.csvには、プレイヤーが行ったゲームの勝敗に関するイベント情報が含まれています。 %%writefile game_play.csv event_at,entity_id,duration,won 2022-01-01 02:30:00+00:00,Alice,10,true
【Road to Cassandra Day】リアルタイムデータからリアルタイムAIへ〜特徴量エンジンKaskada紹介 - Qiita
はじめに Cassandra Day Tokyo 今年、2023年６月１日に、Cassandra Dayが日本でも開催されます。 Cassandra Dayは、昨年、ベルリン、ロンドン、アムステルダム、ハノイ、ジャカルタ、ヒューストン、サンタクララ、シアトル、シンガポールでも開催されました。 今回の東京での開催に向けて、Apache Cassandraに関する記事を発表していきます。 Apache Cassandraについて Apache Cassandraとは、一言でいうなら、オープンソースの分散データベース管理システムです。 他の分散データベース管理システム同様、複数の汎用サーバーを用いて、ひとつのデータベースを構築します（開発などの目的のため、一つのサーバーのみで構成することも可能です）。 ここでは、詳しい説明は割愛し、興味のある方へのご紹介の役割は、公式サイトやWikipediaに
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