Cuando se trata de aprendizaje automático (ML), la velocidad es el nombre del juego. Cuanto más rápido pueda preparar sus datos, entrenar sus modelos e implementarlos en producción, más rápido podrá desbloquear conocimientos e impulsar el valor para su negocio. Lograr esta velocidad requerirá más de su empresa que solo potencia informática bruta. Necesitará un enfoque estratégico para el desarrollo de canales de datos, la integración en la nube y la planificación de infraestructura. Su objetivo es acelerar la preparación de sus modelos de aprendizaje automático y no puede equivocarse con algunos consejos de un líder de la industria.  es ingeniero senior de clientes en Google, donde encabeza el desarrollo de soluciones de nube, datos y lugar de trabajo digital para clientes empresariales en EE. UU. También ha contribuido al desarrollo de infraestructura de inteligencia artificial y tecnologías de nube durante años. Si alguien en la industria sabe cómo hacerlo bien, ese es Abhijeet.   Abhijeet Rajwade   La importancia de simplificar el desarrollo del canal de datos para transformar los datos  En el centro de cualquier esfuerzo de ML se encuentran los datos. Sin embargo, preparar datos para el análisis y el entrenamiento de modelos puede ser un proceso complejo y que requiere mucho tiempo. Ahí es donde podría utilizar Google Dataflow para crear un canal de transformación de datos que ayude a preparar los datos para las cargas de trabajo de IA empresarial. Abhijeet se centra mucho en la importancia de optimizar el desarrollo del flujo de datos para mejorar la productividad de los ingenieros de datos. Fue el gerente de producto encargado de desarrollar un  eso redujo la curva de aprendizaje y el tiempo de aceleración para crear canales de transmisión de flujo de datos. Este producto ofrecía varias características clave para mejorar la experiencia del desarrollador, principalmente acelerando el ciclo de desarrollo y mitigando errores de manera más eficiente. Al agilizar la creación y ejecución de canales de datos, las organizaciones pueden acelerar el proceso de ingesta, transformación y preparación de datos para tareas de aprendizaje automático, como ingeniería de funciones, capacitación de modelos, etc.   Complemento de código de nube para flujo de datos  Ya sea limpiando conjuntos de datos desordenados, extrayendo características relevantes o agregando información de múltiples fuentes, las herramientas de desarrollo de flujo de datos simplificadas permiten a los científicos e ingenieros de datos centrarse en lo que mejor saben hacer: analizar datos y crear modelos.   Planificación estratégica de la capacidad de la nube: optimización de recursos para cargas de trabajo de aprendizaje automático  Junto con procesos de desarrollo optimizados,  juega un papel fundamental a la hora de acelerar la preparación del modelo de aprendizaje automático. "La gestión de la capacidad de la nube es una parte clave de una estrategia de TI eficaz", afirmó Abhijeet. "La planificación de la capacidad de la nube no solo garantiza que las cargas de trabajo tengan los recursos necesarios, sino que también reduce la factura de la nube debido a las cargas de trabajo sobreaprovisionadas". Al evaluar los requisitos de capacidad, revisar los patrones de uso históricos y diseñar estrategias de planificación de capacidad en función de las necesidades comerciales, las organizaciones pueden optimizar la asignación de recursos para las cargas de trabajo de ML. Este enfoque no sólo mejora el rendimiento sino que también reduce los costos al garantizar la utilización óptima de los recursos.   planificación estratégica de la capacidad de la nube   Acelerar la preparación del modelo ML con soluciones integradas  La convergencia de la simplificación del desarrollo del flujo de datos, la integración de complementos de código en la nube y la planificación estratégica de la capacidad de la nube ofrece una solución integral para acelerar la preparación del modelo de aprendizaje automático. A medida que las organizaciones adoptan estas soluciones integradas, pueden navegar las complejidades del desarrollo del modelo ML con mayor eficiencia y agilidad. Con herramientas y estrategias diseñadas para agilizar los procesos de desarrollo y optimizar la utilización de recursos, el viaje desde el concepto hasta la implementación se convierte en un esfuerzo fluido y acelerado.   La industria está cambiando: usted puede cambiar con ella  “La reinvención es el combustible de la resiliencia”, afirma Abhijeet. “Pero la capacidad de reinventarse garantiza que no te quedes estancado. Puedes adaptarte, aprender nuevas habilidades y emerger más fuerte y más adaptable”.  ¿Está su empresa preparada para la revolución de la IA? Muchas empresas están al borde de la transformación, pero sin la estrategia de infraestructura y datos adecuada, corren el riesgo de quedarse atrás. Aquí es donde Abhijeet Rajwade puede ayudar. Como experto experimentado en el diseño de soluciones para transformar datos y aprovechar la infraestructura de la nube para cargas de trabajo de IA, está listo para diseñar soluciones que transformen los datos y aprovechen la infraestructura de la nube en su mayor potencial. El futuro está aquí, así que es hora de asegurarse de que sus planes estén preparados para ello.

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

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Demasiado Largo; Para Leer

Make resilience your competitive advantage

Acelerar la preparación del modelo de aprendizaje automático: opiniones del experto de la industria Abhijeet Rajwade

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps