Hoy, estamos encantados de dar la bienvenida al equipo de hinojo a Databricks. El hinojo progreso la eficiencia y la frescura de los datos de las tuberías de ingeniería de características para datos por lotes, transmisión y tiempo positivo al recomputar solo los datos que han cambiado. Integrar las capacidades de hinojo en el Plataforma de inteligencia de datos de Databricks Ayudará a los clientes a iterar rápidamente las funciones, mejorar el rendimiento del maniquí con señales confiables y proporcionar a los modelos Genai un contexto personalizado y en tiempo positivo, todo sin la sobrecarga y el costo de cuidar infraestructuras complejas.
Ingeniería de características en la era de la IA
Los modelos de educación instintivo son tan buenos como los datos de los que aprenden. Es por eso que la ingeniería de características es tan crítica: las características capturan los patrones subyacentes específicos del dominio y de comportamiento en un formato que los modelos pueden interpretar fácilmente. Incluso en la era de la IA generativa, donde los modelos de idiomas grandes son capaces de negociar en datos no estructurados, la ingeniería de características sigue siendo esencial para proporcionar un contexto personalizado, junto y en tiempo positivo como parte de las indicaciones. A pesar de su importancia, la ingeniería de características ha sido históricamente difícil y costosa adecuado a la carencia de perseverar tuberías ETL complejas para calcular características frescas y transformadas correctamente. Muchas organizaciones luchan por manejar las fuentes de datos por lotes y en tiempo positivo y certificar la coherencia entre la capacitación y los entornos de servicio, sin mencionar que hacer esto mientras mantiene altas la calidad y los costos bajos.
Pinno + Databricks
El hinojo aborda estos desafíos y simplifica la ingeniería de características al proporcionar una plataforma totalmente administrada para crear y cuidar eficientemente las características y las tuberías de características. Admite un juego unificado y el procesamiento de datos en tiempo positivo, asegurando la frescura de las características y eliminando el sesgo que sirve para la capacitación. Con su experiencia de legatario nativa de Python, autorizar características complejas es rápido, obvio y accesible para los científicos de datos que no necesitan estudiar nuevos idiomas o creer en equipos de ingeniería de datos para construir tuberías de datos complejas. Su motor de cálculo incremental optimiza los costos al evitar el trabajo redundante y sus mejores herramientas de gobierno de datos ayudan a perseverar la calidad de los datos. Al manejar todos los aspectos de la diligencia de la tubería de características, el hinojo ayuda a estrechar la complejidad y el tiempo requeridos para desarrollar e implementar modelos de educación instintivo y ayuda a los científicos de datos a centrarse en crear mejores características para mejorar el rendimiento del maniquí en división de cuidar una infraestructura y herramientas complicadas.
El equipo de hinojo entrante aporta una gran experiencia en la ingeniería de características modernas para aplicaciones de educación instintivo, y el equipo fundador ha liderado los esfuerzos de infraestructura de IA en Meta y Google Brain. Desde su fundación en 2022, Fennel ha tenido éxito en ejecutar su visión para allanar que las empresas y equipos de cualquier tamaño aprovechen el educación instintivo en tiempo positivo para construir productos deliciosos. Clientes como Upwork, Cricut y otros confían en el hinojo para construir características de educación instintivo para una variedad de casos de uso que incluyen audacia de peligro de crédito, detección de fraude, confianza y seguridad, clasificación personalizada y recomendaciones de mercado.
El equipo de hinojo se unirá a la estructura de ingeniería de Databricks para certificar que todos los clientes puedan aceptar a los beneficios de la ingeniería de características en tiempo positivo en la plataforma de inteligencia de datos Databricks. Estén atentos para obtener más actualizaciones sobre la integración y vea el hinojo en acto en el Datos + Cumbre de AI 9-12 de junio en San Francisco!