Электронная книга: Включите процесс машинного обучения.

Недавно мы опубликовали первую электронную книгу в области MLOps: «Включите процесс машинного обучения. Создавайте магазины функций быстрее — введение в Vertex AI, Snowflake и dbt Cloud». В этой небольшой статье мы расскажем вам, что вы можете найти внутри электронной книги, какие вопросы и проблемы она затрагивает, а также поделимся первыми мнениями.

Бизнес-перспектива и техническая перспектива магазина функций и MLOps

В этой электронной книге мы подробно обсуждаем Feature Store как один из компонентов MLOps. От общей концепции MLOps и Feature Store как решения до конкретных проблем, вызывающих неэффективность процессов ML, до технических деталей построения Feature Store и того, как интегрировать GCP со Snowflake с помощью terraform. Мы демонстрируем на примере Feature Store, какие риски связаны с отсутствием оптимизации процессов машинного обучения. Это дает простое для понимания объяснение того, что такое MLOps, с одной стороны, а с другой стороны предоставляет технические детали, необходимые для немедленного принятия решения.

Вот почему мы разделили электронную книгу на две части: с точки зрения бизнеса и с точки зрения техники, чтобы каждый мог легко найти интересующий его контент.

Что вы найдете в этой электронной книге MLOps?

• Что такое MLOps и платформа MLOps
• Какое влияние внедрение MLOps может оказать на бизнес
• 5 проблем с машинным обучением, которые могут привести к неэффективному использованию данных (вместе с решением)
• Пошаговое руководство по созданию Feature Store
• Сравнение самых популярных Feature Stores
• Взгляд на машинное обучение — корреляции MLOps
• Пример архитектуры и рабочего процесса MLOps
• Как интегрировать GCP со Snowflake с помощью terraform
• Платформа Vertex.ai — как это работает на практике

Узнайте, что эксперты говорят об электронной книге

В этой электронной книге описываются реальные проблемы запуска машинного обучения в производственных системах как с точки зрения бизнеса, так и с технической точки зрения. Кроме того, он проведет вас через практические решения, основанные на опыте нашего эксперта. Ознакомьтесь с ним, особенно если вы боретесь с задержкой, разрозненностью данных, дрейфом или искажением данных!

Михал Брис, старший инженер машинного обучения и технический владелец продукта

Очень интересная позиция, в которой автор описывает мир MLOps и смотрит на него с точки зрения Feature Store. Эта электронная книга содержит достоверную теоретическую информацию о том, что такое MLOps и как Feature Stores могут решить ее проблемы. Во второй части описываются первые шаги в работе по разработке данных, которые приведут к созданию первых функций. Эта электронная книга содержит очень подробную информацию о том, как начать работу с инструментами dbt, Snowflake и Vertex AI.

Я рекомендую его всем, кто делает первые шаги в мире Data Engineering, или всем, кто хочет расширить свои знания о Feature Stores.

Пётр Пенкала, руководитель архитекторов проекта

«Идеи бесполезны без реализации». Эту популярную пословицу можно также идеально применить к результатам в области науки о данных и машинного обучения, когда многие компании хватаются за идею использования ML, но изо всех сил пытаются реализовать ее, поставляя приложения ML в производство. Вот почему движение MLOps было сформировано, чтобы собрать все инженерные практики в одном месте для эффективного и надежного развертывания и поддержки моделей машинного обучения в производственной среде. Многое было разработано, особенно в последнее время, вокруг Feature Stores — как данные подготавливаются, хранятся и передаются в модели ML при обучении и производстве.

В этой электронной книге инженеры Getindata представляют читателю концепцию MLOps, а затем фокусируются на демонстрации того, как создать Feature Store с помощью управляемых облачных сервисов и технологий с открытым исходным кодом. В отличие от многих электронных книг поставщиков, эти ребята не жалеют технических деталей архитектуры и решения. Хотя они показывают решение, основанное на определенных технологиях, таких как Vertex AI, Snowflake или dbt, знания и дизайн представлены абстрактно с заменяемыми компонентами.

Если вы отвечаете за стратегию данных и искусственного интеллекта в своей компании, этот источник информации может помочь вам ускорить и понять концепции MLOps и Feature Stores без того, чтобы поставщик вам что-либо продавал. эм>