Artwork

Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.
Player FM - Aplicativo de podcast
Fique off-line com o app Player FM !

Live from TWIMLcon! The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools - #597

47:59
 
Compartilhar
 

Manage episode 345771384 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Over the last few years, it’s been established that your ML team needs at least some basic tooling in order to be effective, providing support for various aspects of the machine learning workflow, from data acquisition and management, to model development and optimization, to model deployment and monitoring.

But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

At TWIMLcon: AI Platforms 2022, our panelists debated the merits of these approaches in The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools.

  continue reading

700 episódios

Artwork
iconCompartilhar
 
Manage episode 345771384 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Over the last few years, it’s been established that your ML team needs at least some basic tooling in order to be effective, providing support for various aspects of the machine learning workflow, from data acquisition and management, to model development and optimization, to model deployment and monitoring.

But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

At TWIMLcon: AI Platforms 2022, our panelists debated the merits of these approaches in The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools.

  continue reading

700 episódios

所有剧集

×
 
Loading …

Bem vindo ao Player FM!

O Player FM procura na web por podcasts de alta qualidade para você curtir agora mesmo. É o melhor app de podcast e funciona no Android, iPhone e web. Inscreva-se para sincronizar as assinaturas entre os dispositivos.

 

Guia rápido de referências