Featureform and the Future of MLOps with Simba Khadder

Contributor

Вміст надано Eric Anderson. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Eric Anderson або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

2y ago 32:14

MP3•Головна епізоду

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 епізодів

#Tech #Eric Anderson