Эта статья - результат сотрудничества с Джимом Доулингом.
Пространство магазина функций стремительно растет! От внедрения концепции магазина функций компанией Uber в 2017 году до запуска первого магазина функций, готового для предприятий, компанией Logical Clocks в следующем году, до прихода на рынок технологических гигантов Google, Amazon и Databricks, необходимость поддержки платформы для Управление функциями никогда не было таким четким.
Featurestore.org родился из осознания того, что список собственных и готовых к работе предприятий магазинов функций был более обширным, чем можно было подумать, но в Интернете не было единого места, где можно было бы узнать о магазинах функций. Наша миссия - обеспечить наглядность этих замечательных платформ и убедиться, что вы, наш читатель, всегда в курсе последних и лучших функций магазинов. Здесь мы суммируем наиболее важные вехи магазина функций, как мы их видим. Это далеко не полный список, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам и предлагать улучшения.
Что дальше у специализированных магазинов?
Мы ожидаем, что по мере развития платформ хранилищ функций они получат новые возможности для улучшения вычисления функций и управления данными для ИИ. Вот некоторые из наших прогнозов о том, что станет все более важным в ближайшие месяцы и годы:
- Пользовательские метаданные: важный механизм для описания и помощи в обнаружении функций.
- Происхождение: поддержка платформы для отслеживания зависимостей между функциями, обучающими данными, созданными из функций, и моделями, которые используют эти функции.
- Более тесная интеграция обслуживания: автоматизация и облегчение нагрузки на разработчиков приложений, которым необходимо выполнять преобразования в реальном времени и присоединять функции из онлайн-магазина функций перед отправкой векторов функций в онлайн-модели для прогнозов.
Саммит Feature Store
Мы хотим сделать отличные платформы данных прозрачными и обсудить новейшие и лучшие магазины функций. Примите участие в Саммите Feature Store Summit 12–13 октября, чтобы познакомиться с новейшими технологиями, передовыми практиками и сценариями использования моделей машинного обучения в производственной среде в ближайшем будущем.
Ссылки
- Знакомьтесь, Микеланджело: платформа машинного обучения Uber
- Zipline: платформа управления данными машинного обучения Airbnb - Нихил Симха и Варант Заноян
- Магазин функций: отсутствующий уровень данных в конвейерах машинного обучения?
- Представляем Feast: магазин функций с открытым исходным кодом для машинного обучения
- Kaskada ускоряет рабочий процесс машинного обучения с помощью магазина функций
- Logical Clocks запускает Hopsworks.ai: первую в мире облачную платформу для искусственного интеллекта с магазином функций
- Основанная создателями Uber Michelangelo, Tecton.ai запускает, чтобы сделать машинное обучение мирового уровня доступным для любой компании, с 25 миллионами долларов от Andreessen Horowitz и Sequoia
- Tecton становится основным участником Feast для создания самого продвинутого магазина с открытым исходным кодом для машинного обучения
- Магазин функций Hopsworks теперь доступен для Microsoft Azure
- Создание хранилища функций Gigascale ML с помощью Redis, двоичной сериализации, хеширования строк и сжатия
- Abacus.AI привлекает еще 22 миллиона долларов и запускает новые модули ИИ
- Магазины функций для ML Global Meetup Group
- Iguazio запускает первый интегрированный магазин функций в рамках своей платформы обработки данных для ускорения развертывания ИИ в любой облачной среде
- AWS объявляет об открытии магазина функций Amazon SageMaker
- Машина для сварки запускает магазин функций машины для сварки, чтобы упростить проектирование функций и демократизировать машинное обучение
- Molecula собирает 17,6 миллиона долларов на свою технологию магазина функций искусственного интеллекта
- Logical Clocks представляет RonDB, самую быструю в мире базу данных в облаке
- Databricks объявляет о первом магазине функций, созданном совместно с платформой данных и MLOps
- Что такое Vertex Feature Store?
- Alteryx анонсирует новый продукт AutoML и Intelligence Suite
- MLOps-стартап Iterative.ai заработал 20 миллионов долларов
