Logo
Christine Lang
5 months ago
Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.

Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering
Sarah Hoffmann
5 months ago
Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.

Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering
Nina Lorenz
5 months ago
Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.

Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering
Katharina Richter
6 months ago
Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.

Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering

Nothing found!

Sorry, but we could not find anything in our database for your search query {{search_query}}. Please try again by typing other keywords.