アルン・クマール氏とのML/AIの新しいDB化 - #553

Practical AIのこのポッドキャストエピソードでは、カリフォルニア大学サンディエゴ校のアルン・クマール氏が探求した、機械学習の「データベース化」という概念について議論しています。エピソードでは、MLとデータベース分野の統合について掘り下げ、エンドツーエンドのMLワークフローへの潜在的なメリットを強調しています。また、再現可能なモデル選択のためのCerebroや、データ準備の自動化のためのSortingHatなど、クマール氏のチームが開発したツールについても触れています。この会話は、機械学習プラットフォームとMLOpsの将来に関する洞察を提供し、MLプロセスを合理化するツールの重要性を強調しています。

• •エピソードでは、機械学習の「データベース化」を探求しています。
• •MLとデータベース分野の統合とその潜在的なメリットについて議論しています。
• •CerebroやSortingHatのようなツールは、MLワークフローを改善するツールの例として強調されています。