MLOG

Upravljanje podatkov: Poenostavitev skladnosti z avtomatizacijo

Varnost po načelu ničelnega zaupanja: Nikoli ne zaupaj, vedno preveri v globaliziranem svetu

Opazljivost podatkov: Obvladovanje nadzora podatkovnih cevovodov za zanesljivo dostavo podatkov

Analitika v realnem času z Apache Flink: Obsežen vodnik

Kakovost podatkov: Celovit vodnik po validacijskih ogrodjih

Katalogiziranje podatkov: Obsežen vodnik po upravljanju metapodatkov za globalne organizacije

Podatkovna sledljivost: Razumevanje analize vpliva za izboljšano upravljanje podatkov

Podatkovna mreža (Data Mesh): Decentralizirano lastništvo podatkov za sodobna podjetja

Sprostitev moči pretočne obdelave: poglobljen vpogled v Apache Kafka Streams

Arhitektura podatkovnega jezera: Poglobljen vpogled v implementacijo Delta Lake

Zvezdno učenje: Izčrpen vodnik po porazdeljenem usposabljanju

Potisna obvestila: Strategije za vključevanje globalnega občinstva

Spremljanje modelov: Odkrivanje in odpravljanje odstopanja zmogljivosti pri strojnem učenju

Spopad mobilnih zalednih sistemov: Firebase proti AWS Amplify

Postrežba modelov: dokončni vodnik za sklepanje v realnem času

AutoML: Celovit vodnik po avtomatiziranem izboru modelov

Različice modelov in sledenje eksperimentov: Celovit vodnik

A/B testiranje: Razumevanje statistične značilnosti za globalno občinstvo

Testiranje zaledja: Celovite strategije integracije za globalne aplikacije

MLOps: Obvladovanje cevovodov za uvajanje modelov za globalni uspeh