Каким должен быть Feature Store, чтобы оптимизировать работу с ML-моделями

Дата публікації:
30/11/2022 13:17

Постійна адреса новини:
http://www.vsinovyny.com/9509084

Каким должен быть Feature Store, чтобы оптимизировать работу с ML-моделями

30/11/2022 13:17 // Хабрахабр:

В работе с данными для обучения нейросетей много рутины: под каждую ML-модель нужно создать датасет, потом «вычеркнуть» лишние признаки (фичи) и протестировать точность предсказаний. Иногда при изменении датасета нужно собирать данные по новой. Это неудобно, если нужно переиспользовать уже собранные фичи для обучения новых моделей. Чтобы оптимизировать работу с данными, ML-инженеры объединили разные практики и сформировали парадигму Feature Store.

По мотивам выступления Артёма Глазкова (@Allront), ведущего эксперта MLOps в Polymatica, рассказываем о том, что нужно бизнесу от Feature Store сегодня, и разбираем архитектуру «эталонного» решения. Подробности под катом.
Читать дальше →

» Читати повністю

«	Наступна новина з архіву Как увеличилась производительность LINQ в .NET 7?	Попередня новина з архіву У Росії заборонять мітинги біля органів влади і не тільки	»