Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works

  • InfoQ
  • 2025-04-08
  • 480
Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works
Feature PlatformMLMachine LearningMLOpsSoftware ArchitectureAIArtificial IntelligenceScalabilityPerformanceLow LatencyApache FlinkInfoQQCon LondonTranscript
  • ok logo

Скачать Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Debugging ML Models? Build a Feature Platform That Actually Works

Tired of endless debugging cycles in your machine learning models? This video dives deep into how building a robust feature platform can be the game-changer you need. Ivan Burmistrov shares practical insights and hard-won lessons learned while developing a feature platform for Moj, their massive short-video app serving 100M+ monthly active users. Learn the core concepts of feature platforms, their high-level architecture, and most importantly, how to overcome critical challenges like real-time stream processing upgrades, performance degradation over time, database contention, and data model optimization for scale.

🔗 Transcript available on InfoQ: https://bit.ly/4cnLNqg

#FeaturePlatform #MachineLearning #mlops

🔔 Like this video if you found these insights on building scalable feature platforms valuable and subscribe for more deep dives into machine learning infrastructure!

💬 What are your biggest pain points when debugging underperforming machine learning models? Share your experiences and solutions in the comments below! 👇

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]