Makine öğrenimi (ML) söz konusu olduğunda oyunun adı hızdır. Verilerinizi ne kadar hızlı hazırlayabilir, modellerinizi eğitebilir ve bunları üretime ne kadar hızlı dağıtabilirseniz, içgörülerin kilidini o kadar hızlı açabilir ve işletmeniz için değeri o kadar hızlı artırabilirsiniz. Bu hıza ulaşmak, şirketinizin ham bilgi işlem gücünden daha fazlasını gerektirecektir. Veri hattı geliştirme, bulut entegrasyonu ve altyapı planlamasına yönelik stratejik bir yaklaşıma ihtiyacınız olacak. Amacınız makine öğrenimi modellerinizin hazır olmasını hızlandırmaktır ve bir sektör liderinin tavsiyeleriyle yanılgıya düşmezsiniz.  Google'da kıdemli müşteri mühendisidir ve ABD'deki kurumsal müşteriler için bulut, veri ve dijital işyeri çözümlerinin geliştirilmesine öncülük etmektedir. Yıllardır yapay zeka altyapısının ve bulut teknolojilerinin geliştirilmesine de katkıda bulunuyor. Sektörde bunu nasıl doğru yapacağını bilen biri varsa o da Abhijeet'tir.   Abhijeet Rajwade   Verileri Dönüştürmek İçin Veri Hattı Geliştirmeyi Basitleştirmenin Önemi  Herhangi bir makine öğrenimi çabasının merkezinde veriler yatar. Ancak verileri analiz ve model eğitimi için hazırlamak karmaşık ve zaman alıcı bir süreç olabilir. Verilerin Kurumsal Yapay Zeka İş Yüklerine hazır olmasına yardımcı olacak bir veri dönüştürme hattı oluşturmak için Google Veri Akışını burada kullanabilirsiniz. Abhijeet, veri mühendislerinin verimliliğini artırmak için veri akışı geliştirmeyi kolaylaştırmanın önemine büyük ölçüde odaklanıyor. Bir ürün geliştirmekten sorumlu ürün müdürüydü.  bu, veri akışı akış hatları oluşturmak için öğrenme eğrisini ve başlangıç süresini azalttı. Bu ürün, geliştirici deneyimini geliştirmek için çoğunlukla geliştirme döngüsünü hızlandıran ve hataları daha verimli bir şekilde azaltan çeşitli temel özellikler sunuyordu. Kuruluşlar, veri işlem hatlarının oluşturulmasını ve yürütülmesini kolaylaştırarak özellik mühendisliği, model eğitimi vb. gibi makine öğrenimi görevleri için verileri alma, dönüştürme ve hazırlama sürecini hızlandırabilir.   Veri Akışı için Bulut Kodu Eklentisi  Karmaşık veri kümelerini temizlemek, ilgili özellikleri çıkarmak veya birden fazla kaynaktan bilgi toplamak olsun, basitleştirilmiş veri akışı geliştirme araçları, veri bilimcilerine ve veri mühendislerine en iyi yaptıkları işe, yani verileri analiz etmeye ve modeller oluşturmaya odaklanma gücü verir.   Stratejik Bulut Kapasite Planlaması: Kaynakları ML İş Yükleri için Optimize Etme  Kolaylaştırılmış geliştirme süreçlerine paralel olarak,  ML modelinin hazır olmasını hızlandırmada önemli bir rol oynar. Abhijeet, "Bulut kapasitesi yönetimi etkili bir BT stratejisinin önemli bir parçasıdır" dedi. "Bulut kapasitesi planlaması yalnızca iş yüklerinin gerekli kaynaklara sahip olmasını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda aşırı tedarik edilen iş yüklerinden kaynaklanan bulut faturasını da azaltıyor." Kuruluşlar, kapasite gereksinimlerini değerlendirerek, geçmiş kullanım modellerini inceleyerek ve iş ihtiyaçlarına göre kapasite planlamasını stratejilendirerek makine öğrenimi iş yükleri için kaynak tahsisini optimize edebilir. Bu yaklaşım performansı artırmanın yanı sıra optimum kaynak kullanımını sağlayarak maliyetleri de azaltır.   stratejik bulut kapasite planlaması   Entegre Çözümlerle ML Model Hazırlığını Hızlandırma  Veri akışı geliştirmenin basitleştirilmesi, bulut kodu eklenti entegrasyonları ve stratejik bulut kapasitesi planlamasının birleştirilmesi, makine öğrenimi modelinin hazır olmasını hızlandırmak için kapsamlı bir çözüm sunar. Kuruluşlar bu entegre çözümleri benimsedikçe, makine öğrenimi modeli geliştirmenin karmaşıklıklarını daha yüksek verimlilik ve çeviklikle aşabilirler. Geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak ve kaynak kullanımını optimize etmek için tasarlanan araç ve stratejilerle, konsept aşamasından dağıtım aşamasına kadar olan yolculuk kesintisiz ve hızlandırılmış bir çabaya dönüşüyor.   Sektör Değişiyor; Siz de Onunla Değişebilirsiniz  Abhijeet, "Yeniden icat, dayanıklılığın yakıtıdır" diyor. “Fakat kendinizi yeniden keşfetme yeteneği, zor durumda kalmamanızı sağlar. Uyum sağlayabilir, yeni beceriler öğrenebilir ve daha güçlü ve daha uyumlu bir şekilde ortaya çıkabilirsiniz.  Şirketiniz yapay zeka devrimine hazır mı? Pek çok kuruluş dönüşümün eşiğinde ancak doğru veri ve altyapı stratejisi olmadan geride kalma riskiyle karşı karşıya. Abhijeet Rajwade'in yardımcı olabileceği yer burasıdır. Verileri dönüştürmek ve yapay zeka iş yükleri için bulut altyapısından yararlanmak amacıyla çözümler tasarlama konusunda tecrübeli bir uzman olarak, verileri dönüştüren ve bulut altyapısından en yüksek potansiyeline kadar yararlanan çözümler tasarlamaya hazır. Gelecek burada, bu yüzden planlarınızın buna hazır olduğundan emin olmanın zamanı geldi.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

ML Modelinin Hazır Olmasını Hızlandırma: Endüstri Uzmanı Abhijeet Rajwade'in İçgörüleri

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps