צורך אמיתי בשטח ותיאוריות שונות קיימות בשפע בעולם הMLOps, אבל מה הוא שינה בפועל?
בפרק זה איתיאל אירח את עמית שוב לשיחה על הצד הפרקטי של הדברים, איזה Data stores, כלי ניטור וAPI חדשים פותחו בעולם הMLOps ומה המשמעות של כל אחד?
דיברנו בין היתר על feature stores, experimentation management, והתמקדנו בכלי שחולש על כולם - הPipeline.
צורך אמיתי בשטח ותיאוריות שונות קיימות בשפע בעולם הMLOps, אבל מה הוא שינה בפועל?
בפרק זה איתיאל אירח את עמית שוב לשיחה על הצד הפרקטי של הדברים, איזה Data stores, כלי ניטור וAPI חדשים פותחו בעולם הMLOps ומה המשמעות של כל אחד?
דיברנו בין היתר על feature stores, experimentation management, והתמקדנו בכלי שחולש על כולם - הPipeline.
האזנה נעימה,
עמית ואיתיאל.
https://www.ads.ranlevi.com/2021/09/05/toneline-osimtochna-datascience/
read more
read less
2 years ago
0
Comments
This episode has no messages yet. Be the first to write a message!
![הפרקטיקות ההנדסיות של Data Science [עושים תוכנה]](https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_square_limited_720/images.spreaker.com/original/a23dca4f8dc6eea05ef015f5f4f74624.jpg)
