Featureform and the Future of MLOps with Simba Khadder

Contributor

Контент предоставлен Eric Anderson. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Eric Anderson или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

2y ago 32:14

MP3•Главная эпизода

Eric Anderson (@ericmander) and Simba Khadder (@simba_khadder) explore Featureform, the “virtual” feature store platform that aims to standardize data pipelines for machine learning. Contributor is no stranger to feature stores, but Simba has a broader definition than most. Join us to learn how Featureform enables data scientists and machine learning practitioners to solve a common, but rarely addressed organizational problem.

Subscribe to Contributor on Substack for email notifications, and join our Slack community!

In this episode we discuss:

How there is no standard or north star for MLOps
Why enterprise is where Featureform’s value shines
MLPlatform problems vs MLOps problems
Why copy/paste and Git don’t cut it
Deploying MLOps solutions that make data scientists and everyone else happy

Links:

Other episodes:

Tensorflow with Rajat Monga

85 эпизодов

#Tech #Eric Anderson