Το κατάστημα χαρακτηριστικών είναι μια κεντρική πλατφόρμα για τη διαχείριση και εξυπηρέτηση των λειτουργιών που χρησιμοποιούνται μηχανική εκμάθηση (ML) μοντέλα. Ένα χαρακτηριστικό είναι μια μεμονωμένη μετρήσιμη ιδιότητα ή χαρακτηριστικό δεδομένων που χρησιμοποιείται ως είσοδος σε ένα μοντέλο ML. Προκειμένου να δημιουργηθούν αποτελεσματικά μοντέλα ML, είναι σημαντικό να έχουμε υψηλής ποιότητας, καλά σχεδιασμένα χαρακτηριστικά που να είναι συναφή και ενημερωτικά για την εκάστοτε εργασία.
Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών παρέχει έναν συστηματικό και αποτελεσματικό τρόπο διαχείρισης και εξυπηρέτησης λειτουργιών, διευκολύνοντάς το μηχανικοί δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων να αναπτύξουν και να αναπτύξουν μοντέλα ML. Σε ένα κατάστημα δυνατοτήτων, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν εύκολα να αναζητήσουν, να ανακαλύψουν και να αποκτήσουν πρόσβαση σε προϋπάρχουσες λειτουργίες ή να δημιουργήσουν νέες δυνατότητες και στη συνέχεια να τις αποθηκεύσουν και να τις μοιραστούν σε ομάδες και έργα.
Το κατάστημα χαρακτηριστικών διασφαλίζει ότι οι λειτουργίες είναι συνεπείς, τροποποιημένες και εύκολα προσβάσιμες, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική εξοικονόμηση χρόνου και βελτιωμένη παραγωγικότητα. Παρέχει επίσης μια ενιαία πηγή αλήθειας για τα χαρακτηριστικά, μειώνοντας την πιθανότητα σφαλμάτων ή ασυνεπειών στη μηχανική χαρακτηριστικών.
Επιπλέον, ένα κατάστημα χαρακτηριστικών επιτρέπει καλύτερα διακυβέρνησης και συμμόρφωση με την παρακολούθηση της γενεαλογίας και της χρήσης των χαρακτηριστικών σε όλο τον κύκλο ζωής της ML. Αυτό διευκολύνει την παρακολούθηση και τον έλεγχο των χαρακτηριστικών που χρησιμοποιούνται στα μοντέλα ML παραγωγής, διασφαλίζοντας ότι είναι ακριβή, δίκαια και αμερόληπτα.
Γιατί χρειάζεστε ένα κατάστημα δυνατοτήτων
Καθώς περισσότεροι οργανισμοί επενδύουν στη μηχανική μάθηση, οι ομάδες αντιμετωπίζουν μεγάλες προκλήσεις σχετικά με την απόκτηση και την οργάνωση δεδομένων. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια οφέλη ενός καταστήματος χαρακτηριστικών.
Βελτιωμένη συνεργασία
Ένα κατάστημα δυνατοτήτων μπορεί να βελτιώσει τη συνεργασία μεταξύ επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών και ειδικών του MLOps παρέχοντας μια κεντρική πλατφόρμα για τη διαχείριση και την εξυπηρέτηση λειτουργιών. Αυτό μειώνει τον διπλασιασμό των εργασιών, διευκολύνοντας τις ομάδες να συνεργάζονται σε εργασίες μηχανικής χαρακτηριστικών. Οι επιστήμονες και οι μηχανικοί δεδομένων μπορούν να συνεργαστούν για να δημιουργήσουν και να βελτιώσουν χαρακτηριστικά και, στη συνέχεια, να τα μοιραστούν σε έργα και ομάδες.
Ταχύτερη ανάπτυξη και ανάπτυξη
Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση της ανάπτυξης μοντέλων ML και να επιτρέψει την ταχύτερη ανάπτυξη στην παραγωγή. Αφαιρεί τα επίπεδα μηχανικής για να κάνει τα χαρακτηριστικά ανάγνωσης/γραφής εύκολα προσβάσιμα. Ένα κεντρικό κατάστημα χαρακτηριστικών παρέχει ένα ενιαίο χώρο αποθήκευσης όλων των χαρακτηριστικών, διευκολύνοντας τους επιστήμονες δεδομένων να ανακαλύψουν και να επαναχρησιμοποιήσουν προϋπάρχουσες λειτουργίες. Αυτό μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτείται για τη μηχανική των χαρακτηριστικών για νέα μοντέλα.
Επιτρέπει μια προσέγγιση «χτίστε μια φορά, επαναχρησιμοποιήστε πολλά». Αυτό σημαίνει ότι τα χαρακτηριστικά που έχουν σχεδιαστεί για ένα μοντέλο μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν σε πολλά μοντέλα και εφαρμογές, μειώνοντας τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτείται για τη μηχανική χαρακτηριστικών. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να επιταχύνουν το χρόνο τους στην αγορά και να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Βελτιωμένη ακρίβεια
Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών μπορεί να αυξήσει την ακρίβεια των μοντέλων ML με διάφορους τρόπους. Πρώτον, η χρήση μεταδεδομένων σε ένα χώρο αποθήκευσης χαρακτηριστικών μπορεί να βοηθήσει τους επιστήμονες και τους μηχανικούς δεδομένων να κατανοήσουν καλύτερα τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται σε ένα μοντέλο, συμπεριλαμβανομένης της πηγής, της ποιότητας και της συνάφειάς τους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με την επιλογή χαρακτηριστικών και τη μηχανική, με αποτέλεσμα πιο ακριβή μοντέλα.
Δεύτερον, ένα κατάστημα χαρακτηριστικών διασφαλίζει τη συνέπεια των χαρακτηριστικών σε όλα τα επίπεδα εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης. Αυτό βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα μοντέλα εκπαιδεύονται στο ίδιο σύνολο χαρακτηριστικών που θα χρησιμοποιηθούν στην παραγωγή, μειώνοντας τον κίνδυνο υποβάθμισης της απόδοσης λόγω αναντιστοιχιών χαρακτηριστικών.
Τέλος, η κεντρική φύση ενός χώρου αποθήκευσης χαρακτηριστικών μπορεί να βοηθήσει να διασφαλιστεί ότι τα χαρακτηριστικά είναι υψηλής ποιότητας, καλά σχεδιασμένα και συμβατά με τις απαιτήσεις διακυβέρνησης δεδομένων και κανονιστικών ρυθμίσεων. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε πιο ακριβή και αξιόπιστα μοντέλα, μειώνοντας τον κίνδυνο σφαλμάτων ή προκαταλήψεων.
Καλύτερη Συμμόρφωση
Ένα κατάστημα δεδομένων μπορεί να συμβάλει στη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς διευκολύνοντας την παρακολούθηση και τον έλεγχο της χρήσης δεδομένων. Μπορεί επίσης να παρέχει λειτουργίες όπως στοιχεία ελέγχου πρόσβασης, έκδοση εκδόσεων και παρακολούθηση γενεαλογίας, τα οποία μπορούν να σας βοηθήσουν να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, πλήρη και ασφαλή. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να συμμορφωθούν με τους κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων, όπως ο GDPR, και να διασφαλίσει ότι ο χειρισμός των ευαίσθητων δεδομένων γίνεται με συμμορφούμενο και υπεύθυνο τρόπο.
Επίτευξη εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης
Επεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη (XAI) αναφέρεται στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης και αλγορίθμων που μπορούν εύκολα να γίνουν κατανοητά και να ερμηνευθούν από τον άνθρωπο. Ο στόχος του XAI είναι να καταστήσει τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πιο διαφανή, αξιόπιστα και υπεύθυνα, επιτρέποντας στους ανθρώπους να κατανοήσουν το σκεπτικό πίσω από τις αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
Χρησιμοποιώντας ένα χώρο αποθήκευσης χαρακτηριστικών ως μέρος της επεξηγήσιμης διαδικασίας AI, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν τη διαφάνεια και την ερμηνεία των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης τους, διευκολύνοντας τη συμμόρφωση με κανονισμούς και ηθικούς λόγους και χτίζοντας εμπιστοσύνη με τους χρήστες και τους ενδιαφερόμενους.
Στοιχεία αποθήκευσης δυνατοτήτων
Τα σύγχρονα καταστήματα χαρακτηριστικών αποτελούνται συνήθως από τρία βασικά στοιχεία: μετασχηματισμός δεδομένων, αποθήκευση και εξυπηρέτηση.
Μεταμόρφωση
Οι μετασχηματισμοί είναι ένα κρίσιμο στοιχείο πολλών έργων μηχανικής μάθησης (ML). Ο μετασχηματισμός αναφέρεται στη διαδικασία μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση μοντέλων ML ή για προβλέψεις.
Απαιτούνται μετασχηματισμοί σε έργα ML επειδή τα ακατέργαστα δεδομένα είναι συχνά ακατάστατα, ασυνεπή ή ελλιπή, γεγονός που μπορεί να καταστήσει δύσκολη την απευθείας χρήση για εκπαίδευση μοντέλων ML. Οι μετασχηματισμοί μπορούν να βοηθήσουν στον καθαρισμό, την κανονικοποίηση και την προεπεξεργασία των δεδομένων, καθιστώντας τα πιο κατάλληλα για εκπαίδευση μοντέλων ML. Ο μετασχηματισμός δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στην εξαγωγή σχετικών χαρακτηριστικών από αυτά, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως είσοδοι για μοντέλα ML. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τεχνικές όπως η κλιμάκωση χαρακτηριστικών, η επιλογή χαρακτηριστικών και η μηχανική χαρακτηριστικών.
Υπάρχουν δύο τύποι μετασχηματισμών που χρησιμοποιούνται συνήθως σε έργα ML: μετασχηματισμοί παρτίδας και μετασχηματισμοί ροής. Οι μετασχηματισμοί παρτίδας περιλαμβάνουν την επεξεργασία ενός σταθερού όγκου δεδομένων κάθε φορά, συνήθως σε ένα πλαίσιο επεξεργασίας παρτίδας όπως το Apache Spark. Αυτό είναι χρήσιμο για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων που είναι πολύ μεγάλα για να χωρέσουν στη μνήμη.
Οι μετασχηματισμοί ροής, από την άλλη πλευρά, περιλαμβάνουν την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο καθώς φτάνουν, συνήθως σε ένα πλαίσιο επεξεργασίας ροής όπως το Apache Kafka. Αυτό είναι χρήσιμο για εφαρμογές που απαιτούν προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο, όπως συστήματα ανίχνευσης απάτης ή συστάσεων.
Αποθηκευτικός χώρος
Ένα κατάστημα δυνατοτήτων είναι στην ουσία μια λύση αποθήκευσης – έχει σχεδιαστεί για την αποτελεσματική αποθήκευση και διαχείριση λειτουργιών που χρησιμοποιούνται σε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές αποθήκες δεδομένων, οι οποίες είναι βελτιστοποιημένες για αποθήκευση και αναζήτηση μεγάλων ποσοτήτων ακατέργαστων δεδομένων, οι χώροι αποθήκευσης χαρακτηριστικών βελτιστοποιούνται για αποθήκευση και εξυπηρέτηση μεμονωμένων χαρακτηριστικών με τρόπο αποτελεσματικό και επεκτάσιμο.
Η αρχιτεκτονική ενός καταστήματος χαρακτηριστικών αποτελείται συνήθως από δύο μέρη: βάσεις δεδομένων εκτός σύνδεσης και ηλεκτρονικές βάσεις δεδομένων. Η βάση δεδομένων εκτός σύνδεσης χρησιμοποιείται για ομαδική επεξεργασία και εργασίες μηχανικής χαρακτηριστικών, όπως η δημιουργία και η μετατροπή χαρακτηριστικών. Η ηλεκτρονική βάση δεδομένων χρησιμοποιείται για την εξυπηρέτηση λειτουργιών σε πραγματικό χρόνο σε μοντέλα ML κατά τη διάρκεια της εξαγωγής συμπερασμάτων, επιτρέποντας γρήγορες και αποτελεσματικές προβλέψεις. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει στα καταστήματα χαρακτηριστικών να κλιμακώνονται για να χειρίζονται μεγάλους όγκους χαρακτηριστικών και ερωτημάτων, διατηρώντας παράλληλα υψηλή απόδοση και χαμηλή καθυστέρηση.
Σερβιρίσματος
Η υπηρεσία στη μηχανική μάθηση αναφέρεται στη διαδικασία χρήσης ενός εκπαιδευμένου μοντέλου για τη λήψη προβλέψεων ή αποφάσεων σχετικά με νέα δεδομένα. Κατά τη διάρκεια της προβολής, το μοντέλο λαμβάνει δεδομένα εισόδου και εφαρμόζει τα μαθησιακά πρότυπα και τις σχέσεις από τα δεδομένα εκπαίδευσης για να δημιουργήσει μια πρόβλεψη ή μια απόφαση.
Αυτή η διαδικασία μπορεί να συμβεί σε πραγματικό χρόνο κατά τη λήψη δεδομένων ή σε παρτίδες σε περιοδική βάση. Η εξυπηρέτηση είναι ένα κρίσιμο στοιχείο των ροών εργασιών μηχανικής εκμάθησης, καθώς επιτρέπει την ανάπτυξη και χρήση μοντέλων ML σε περιβάλλοντα παραγωγής.
Κατάστημα δυνατοτήτων και MLOps
Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών είναι ένα ουσιαστικό συστατικό του MLOps (Λειτουργίες Μηχανικής Εκμάθησης), ένα σύνολο πρακτικών και εργαλείων που επιτρέπουν στους οργανισμούς να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης στην παραγωγή σε κλίμακα. Το MLOps περιλαμβάνει ολόκληρο τον κύκλο ζωής μηχανικής εκμάθησης, από την προετοιμασία δεδομένων και την εκπαίδευση μοντέλων έως την ανάπτυξη και την παρακολούθηση.
Δείτε πώς ένα κατάστημα χαρακτηριστικών ταιριάζει στη διαδικασία MLOps:
- Προετοιμασία δεδομένων: Ένα κατάστημα δυνατοτήτων παρέχει μια κεντρική τοποθεσία για την αποθήκευση και τη διαχείριση λειτουργιών μηχανικής εκμάθησης, διευκολύνοντας τους επιστήμονες δεδομένων να δημιουργήσουν, να επικυρώσουν και να αποθηκεύσουν τις λειτουργίες που χρειάζονται για την εκπαίδευση μοντέλων.
- Μοντέλο εκπαίδευσης: Μόλις δημιουργηθούν οι δυνατότητες, οι επιστήμονες δεδομένων τις χρησιμοποιούν για να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης. Ένας χώρος αποθήκευσης χαρακτηριστικών διασφαλίζει ότι οι δυνατότητες που χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση μοντέλων είναι συνεπείς και τροποποιημένες, επιτρέποντας στους επιστήμονες δεδομένων να αναπαράγουν μοντέλα και να συγκρίνουν αποτελέσματα σε διαφορετικές εκδόσεις των δεδομένων.
- Ανάπτυξη μοντέλου: Αφού εκπαιδευτεί ένα μοντέλο, πρέπει να αναπτυχθεί στην παραγωγή. Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών μπορεί να βοηθήσει στον εξορθολογισμό της διαδικασίας ανάπτυξης παρέχοντας ένα συνεπές και τροποποιημένο σύνολο λειτουργιών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την προβολή προβλέψεων σε πραγματικό χρόνο.
- Παρακολούθηση και ανατροφοδότηση: Μόλις αναπτυχθεί ένα μοντέλο, πρέπει να παρακολουθείται για να διασφαλιστεί ότι θα συνεχίσει να αποδίδει καλά στην παραγωγή. Ένα κατάστημα χαρακτηριστικών μπορεί να βοηθήσει τους επιστήμονες δεδομένων να κατανοήσουν πώς χρησιμοποιούνται οι λειτουργίες στην παραγωγή, επιτρέποντάς τους να παρακολουθούν την απόδοση του μοντέλου και να εντοπίζουν τομείς προς βελτίωση.
Χρησιμοποιώντας ένα χώρο αποθήκευσης χαρακτηριστικών ως μέρος της διαδικασίας MLOps, οι οργανισμοί μπορούν να εξορθολογίσουν τη διαδικασία ανάπτυξης μηχανικής μάθησης, να μειώσουν τον χρόνο και τους πόρους που απαιτούνται για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης στην παραγωγή και να βελτιώσουν την ακρίβεια και την απόδοση αυτών των μοντέλων.
Συμπέρασμα
Συμπερασματικά, ένα κατάστημα χαρακτηριστικών είναι μια κεντρική πλατφόρμα για τη διαχείριση και εξυπηρέτηση των λειτουργιών που χρησιμοποιούνται στα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης. Παρέχει έναν συστηματικό και αποτελεσματικό τρόπο διαχείρισης χαρακτηριστικών, διευκολύνοντας τους επιστήμονες και τους μηχανικούς δεδομένων να αναπτύξουν και να αναπτύξουν μοντέλα ML.
Ένα κατάστημα δυνατοτήτων επιτρέπει την καλύτερη συνεργασία μεταξύ επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών και ειδικών του MLOps, διασφαλίζοντας τη συνέπεια και την έκδοση των λειτουργιών σε όλα τα επίπεδα εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης. Η χρήση μεταδεδομένων και λειτουργιών διακυβέρνησης σε ένα χώρο αποθήκευσης χαρακτηριστικών μπορεί να οδηγήσει σε πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με την επιλογή και τη μηχανική λειτουργιών, με αποτέλεσμα πιο ακριβή μοντέλα.
Επιπλέον, η δυνατότητα επαναχρησιμοποίησης προϋπαρχόντων χαρακτηριστικών σε πολλαπλά μοντέλα και εφαρμογές μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτείται για τη μηχανική χαρακτηριστικών. Παρέχοντας μια ενιαία πηγή αλήθειας για τα χαρακτηριστικά, τα καταστήματα χαρακτηριστικών μπορούν να συμβάλουν στη διασφάλιση της συμμόρφωσης και της διακυβέρνησης στα MLOps, οδηγώντας σε πιο ακριβή, δίκαια και συμβατά μοντέλα.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :είναι
- a
- ικανότητα
- Σχετικά
- περιλήψεις
- επιταχύνουν
- πρόσβαση
- προσιτός
- υπεύθυνος
- ακρίβεια
- ακριβής
- απέναντι
- Επιπλέον
- Πλεονέκτημα
- Μετά το
- AI
- Συστήματα AI
- αλγόριθμοι
- Όλα
- Επιτρέποντας
- επιτρέπει
- Επίσης
- ποσό
- Ποσά
- an
- και
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- γύρω
- Φτάνει
- AS
- At
- έλεγχος
- βάση
- BE
- επειδή
- πίσω
- είναι
- οφέλη
- Καλύτερα
- μεταξύ
- μεροληψίες
- Μεγάλος
- και οι δύο
- χτίζω
- Κτίριο
- by
- CAN
- κεντρική
- προκλήσεις
- χαρακτηριστικός
- συνεργάζομαι
- συνεργασία
- συνήθως
- συγκρίνουν
- ανταγωνιστική
- πλήρης
- Συμμόρφωση
- υποχωρητικός
- συστατικό
- εξαρτήματα
- συμπέρασμα
- θεωρήσεις
- συνεπής
- αποτελείται
- συνεχίζεται
- ελέγχους
- μετατροπή
- πυρήνας
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- κρίσιμης
- ημερομηνία
- Προετοιμασία δεδομένων
- Προστασία προσωπικών δεδομένων
- αποθήκες δεδομένων
- βάση δεδομένων
- βάσεις δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- ΔΕΔΟΜΕΝΟΤΗΤΑ
- απόφαση
- αποφάσεις
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- σχεδιασμένα
- Ανίχνευση
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- διαφορετικές
- δύσκολος
- κατευθείαν
- ανακαλύπτουν
- δυο
- κατά την διάρκεια
- ευκολότερη
- εύκολα
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- προσπάθεια
- ενεργοποιήσετε
- δίνει τη δυνατότητα
- ενεργοποίηση
- μηχανικός
- Μηχανική
- Μηχανικοί
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζει
- εξασφαλίζοντας
- Ολόκληρος
- περιβάλλοντα
- λάθη
- ουσία
- ουσιώδης
- ηθικά
- Επεξήγηση AI
- εκχύλισμα
- Πρόσωπο
- έκθεση
- FAST
- γρηγορότερα
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- ανατροφοδότηση
- Όνομα
- ταιριάζουν
- καθορίζεται
- Για
- μορφή
- Πλαίσιο
- απάτη
- ανίχνευση απάτης
- από
- Κέρδος
- GDPR
- παράγουν
- παραγωγής
- γκολ
- διακυβέρνησης
- χέρι
- λαβή
- Έχω
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- εδώ
- Ψηλά
- υψηλής ποιότητας
- Πως
- HTTPS
- Οι άνθρωποι
- προσδιορίσει
- βελτίωση
- βελτιωθεί
- βελτίωση
- in
- Συμπεριλαμβανομένου
- Αυξάνουν
- ατομικές
- πληροφοριακός
- ενημερώνεται
- εισαγωγή
- είσοδοι
- σε
- επενδύοντας
- εμπλέκω
- IT
- Kafka
- large
- Αφάνεια
- στρώματα
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- μάθει
- μάθηση
- κύκλος ζωής
- τοποθεσία
- Χαμηλός
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- Κυρίως
- Η διατήρηση
- μεγάλες
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχείριση
- τρόπος
- πολοί
- αγορά
- μέσα
- Μνήμη
- Μεταδεδομένα
- ML
- MLOps
- μοντέλο
- μοντέλα
- Παρακολούθηση
- παρακολούθηση
- παρακολούθηση
- περισσότερο
- πολλαπλούς
- Φύση
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- Νέα
- Νέες δυνατότητες
- την απόκτηση
- of
- offline
- συχνά
- on
- μια φορά
- ONE
- διαδικτυακά (online)
- λειτουργίες
- βελτιστοποιημένη
- or
- τάξη
- οργανώσεις
- οργανωτικός
- ΑΛΛΑ
- μέρος
- εξαρτήματα
- πρότυπα
- εκτελέσει
- επίδοση
- περιοδικός
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- πρακτικές
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- προετοιμασία
- μυστικότητα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- παραγωγή
- παραγωγικότητα
- έργα
- περιουσία
- παρέχουν
- παρέχει
- χορήγηση
- ποιότητα
- ερωτήματα
- Ακατέργαστος
- ακατέργαστα δεδομένα
- σε πραγματικό χρόνο
- έλαβε
- Σύσταση
- μείωση
- μειώνει
- μείωση
- αναφέρεται
- τελειοποίηση
- κανονισμοί
- ρυθμιστές
- Κανονιστική Συμμόρφωση
- Σχέσεις
- συνάφεια
- αξιόπιστος
- Αποθήκη
- απαιτούν
- απαιτείται
- απαιτήσεις
- Υποστηρικτικό υλικό
- υπεύθυνος
- με αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- επαναχρησιμοποίηση
- Κίνδυνος
- τρέξιμο
- ίδιο
- Οικονομίες
- επεκτάσιμη
- Κλίμακα
- απολέπιση
- επιστήμονες
- Αναζήτηση
- προστατευμένο περιβάλλον
- επιλογή
- ευαίσθητος
- εξυπηρετούν
- εξυπηρετούν
- σειρά
- διάφοροι
- Κοινοποίηση
- σημαντικός
- σημαντικά
- ενιαίας
- λύση
- μερικοί
- Πηγή
- Σπινθήρας
- ειδικούς
- ενδιαφερόμενα μέρη
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- καταστήματα
- μετάδοση
- ροής
- εξορθολογισμό
- τέτοιος
- κατάλληλος
- συστήματα
- παίρνει
- Έργο
- εργασίες
- ομάδες
- τεχνικές
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- παντού
- ώρα
- προς την
- μαζι
- πολύ
- εργαλεία
- Παρακολούθηση
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Μεταμόρφωση
- μετασχηματισμούς
- μετασχηματίζοντας
- Διαφάνεια
- διαφανής
- Εμπιστευθείτε
- αξιόπιστος
- Αλήθεια
- δύο
- τύποι
- συνήθως
- καταλαβαίνω
- κατανοητή
- ενιαία
- διαφορετικός
- Χρήση
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- ΕΠΙΚΥΡΩΝΩ
- όγκους
- Τρόπος..
- τρόπους
- ΛΟΙΠΌΝ
- Τι
- Τι είναι
- Ποιό
- ενώ
- θα
- με
- Εργασία
- συνεργαστούν
- ροές εργασίας
- εσείς
- zephyrnet