Feathr promete ser “um arquivo de recursos que construímos para simplificar o gerenciamento de Machine Learning e melhorar a produtividade do desenvolvedor”.
O Fio é uma ferramenta de benchmarking para verificar dispositivos de armazenamento. O Fio é de open-source e fácil de usar, além de ter suporte para múltiplas plataformas.
O eBPF está sendo usado por muitas empresas em todo o mundo, incluindo grandes nomes em entretenimento e tecnologia. Descubra alguns casos de uso de eBPF.
O eBPF oferece uma melhoria nas capacidades de BPF na filtragem de pacotes e, ainda mais importante, facilita o trabalho dentro do kernel do sistema operacional.
Google Cloud Platform (GCP) oferece todas as vantagens de uma plataforma baseada na nuvem e um extenso grupo de ferramentas de dados.
De acordo com a Pinecone, a busca vetorial é o futuro da busca online. Por isso, eles construíram uma solução baseada em inteligência artificial (IA) na nuvem.
Parece que PrestoDB e Trino continuarão liderando o caminho como os principais projetos de código aberto para mecanismos de SQL distribuídos.
LakeFS oferece uma melhor capacidade de gerenciamento para data lakes, sem comprometer a flexibilidade.
ACID representa um conjunto de diretrizes que devem ajudá-lo a garantir que as transações do banco de dados sejam realizadas de maneira confiável.
As arquiteturas Kappa e Lambda podem lidar com conjuntos de dados estáticos e em tempo real, porém o fazem de maneiras muito diferentes.
Os bancos de dados vetoriais estão se tornando um elemento cada vez mais importante para o Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina.
A Feature Engineering é a preparação de dados brutos que devem ser usados nos modelos de Machine Learning, incluindo a limpeza dos dados.
“MLOps é um conjunto de processos padronizados e recursos tecnológicos para criar, implantar e operar sistemas de ML de forma rápida e confiável”.
MLOps é o processo de ponta a ponta de criação e implantação de modelos de Machine Learning (ML). É simples e contém apenas duas partes: criar e implantar.
Flow (fluxo) é uma palavra popular no léxico do Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina. Através desse conceito pode ser definida a ordem para