Beim maschinellen Lernen (ML) ist Geschwindigkeit das A und O. Je schneller Sie Ihre Daten vorbereiten, Ihre Modelle trainieren und sie in der Produktion einsetzen können, desto schneller können Sie Erkenntnisse gewinnen und Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen. Um diese Geschwindigkeit zu erreichen, muss Ihr Unternehmen mehr als nur reine Rechenleistung haben. Sie benötigen einen strategischen Ansatz für die Entwicklung von Datenpipelines, die Cloud-Integration und die Infrastrukturplanung. Ihr Ziel ist es, die Einsatzbereitschaft Ihrer ML-Modelle zu beschleunigen, und mit dem Rat eines Branchenführers liegen Sie immer richtig.  ist Senior Customer Engineer bei Google, wo er die Entwicklung von Cloud-, Daten- und digitalen Arbeitsplatzlösungen für Unternehmenskunden in den USA leitet. Außerdem hat er jahrelang an der Entwicklung von KI-Infrastrukturen und Cloud-Technologien mitgewirkt. Wenn jemand in der Branche weiß, wie man das richtig macht, dann ist es Abhijeet.   Abhijeet Rajwade   Die Bedeutung der Vereinfachung der Datenpipeline-Entwicklung zur Transformation von Daten  Im Mittelpunkt jedes ML-Projekts stehen die Daten. Die Vorbereitung der Daten für die Analyse und das Modelltraining kann jedoch ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein. Hier können Sie Google Dataflow verwenden, um eine Datentransformationspipeline zu erstellen, die die Daten für Enterprise AI-Workloads bereit macht. Abhijeet legt großen Wert auf die Bedeutung der Rationalisierung der Datenflussentwicklung, um die Produktivität der Dateningenieure zu steigern. Er war der Produktmanager, der für die Entwicklung eines  das die Lernkurve und die Anlaufzeit für den Aufbau von Dataflow-Streaming-Pipelines verkürzte. Dieses Produkt bot mehrere wichtige Funktionen zur Verbesserung der Entwicklererfahrung, vor allem eine Beschleunigung des Entwicklungszyklus und eine effizientere Fehlerbeseitigung. Durch die Optimierung der Erstellung und Ausführung von Datenpipelines können Unternehmen den Prozess der Aufnahme, Transformation und Vorbereitung von Daten für ML-Aufgaben wie Feature Engineering, Modelltraining usw. beschleunigen.   Cloud Code Plugin für Dataflow  Ob beim Bereinigen unübersichtlicher Datensätze, beim Extrahieren relevanter Merkmale oder beim Aggregieren von Informationen aus mehreren Quellen – mit vereinfachten Datenfluss-Entwicklungstools können sich Datenwissenschaftler und Dateningenieure auf das konzentrieren, was sie am besten können: Daten analysieren und Modelle erstellen.   Strategische Cloud-Kapazitätsplanung: Optimierung der Ressourcen für ML-Workloads  In Verbindung mit optimierten Entwicklungsprozessen  spielt eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der ML-Modellbereitschaft. „Cloud-Kapazitätsmanagement ist ein wichtiger Teil einer effektiven IT-Strategie“, sagte Abhijeet. „Cloud-Kapazitätsplanung stellt nicht nur sicher, dass Workloads über die erforderlichen Ressourcen verfügen, sondern reduziert auch die Cloud-Rechnung aufgrund überprovisionierter Workloads.“ Durch die Bewertung des Kapazitätsbedarfs, die Überprüfung historischer Nutzungsmuster und die strategische Kapazitätsplanung auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen können Unternehmen die Ressourcenzuweisung für ML-Workloads optimieren. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Leistung, sondern senkt auch die Kosten, indem er eine optimale Ressourcennutzung gewährleistet.   Strategische Cloud-Kapazitätsplanung   Beschleunigen Sie die ML-Modellbereitschaft mit integrierten Lösungen  Die Konvergenz von vereinfachter Datenflussentwicklung, Cloud-Code-Plugin-Integrationen und strategischer Cloud-Kapazitätsplanung bietet eine umfassende Lösung zur Beschleunigung der ML-Modellreife. Wenn Unternehmen diese integrierten Lösungen nutzen, können sie die Komplexität der ML-Modellentwicklung effizienter und flexibler bewältigen. Mit Tools und Strategien zur Rationalisierung der Entwicklungsprozesse und Optimierung der Ressourcennutzung wird der Weg vom Konzept bis zur Bereitstellung zu einem nahtlosen und beschleunigten Unterfangen.   Die Branche verändert sich – Sie können sich mit ihr verändern  „Neuerfindung ist der Treibstoff der Resilienz“, sagt Abhijeet. „Aber die Fähigkeit, sich selbst neu zu erfinden, sorgt dafür, dass man nicht allein gelassen wird. Man kann sich anpassen, neue Fähigkeiten erlernen und gestärkt und anpassungsfähiger daraus hervorgehen.“  Ist Ihr Unternehmen bereit für die KI-Revolution? Viele Unternehmen stehen am Rande der Transformation, aber ohne die richtige Daten- und Infrastrukturstrategie laufen sie Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Hier kann Abhijeet Rajwade helfen. Als erfahrener Experte für die Entwicklung von Lösungen zur Datentransformation und Nutzung der Cloud-Infrastruktur für KI-Workloads ist er bereit, Lösungen zu entwickeln, die Daten transformieren und das Potenzial der Cloud-Infrastruktur voll ausschöpfen. Die Zukunft ist da, also ist es an der Zeit, sicherzustellen, dass Ihre Pläne darauf vorbereitet sind.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

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Beschleunigung der ML-Modellbereitschaft: Einblicke des Branchenexperten Abhijeet Rajwade

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