与Arun Kumar的ML/AI新DB化 - #553

来自Practical AI的这一集播客讨论了机器学习的“数据库化”，这是加州大学圣地亚哥分校的Arun Kumar探索的一个概念。这一集深入探讨了ML和数据库领域的融合，强调了对端到端ML工作流程的潜在好处。它还提到了Kumar团队开发的工具，例如用于可重复模型选择的Cerebro和用于自动化数据准备的SortingHat。这次对话提供了对机器学习平台和MLOps未来的见解，强调了简化ML流程的工具的重要性。

• •这一集探讨了机器学习的“数据库化”。
• •它讨论了ML和数据库领域的合并及其潜在的好处。
• •Cerebro和SortingHat等工具被强调为改进ML工作流程的工具的例子。