כש־⁦Machine⁩ ⁦Learning⁩ הופך לחלק בלתי נפרד ממערכות פרודקשן, המודל הוא רק ההתחלה. האתגר האמיתי? לבחור את התשתיות והכלים הנכונים שיתמכו באימון, בפריסה ובסקיילינג של המערכת לאורך זמן.

בפרק הזה של ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦Voice,⁩ שני כהן, ⁦Senior⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer,⁩ בטיקל, מארחת את גיא אשת, ⁦Senior⁩ ⁦Product⁩ ⁦Manager⁩ ב־⁦JFrog⁩ ⁦ML⁩ ⁩לשעבר ⁦Qwak⁩⁦,⁩ לשיחה מעמיקה על מה באמת הופך פלטפורמת ⁦ML⁩ לטובה.

השניים מנתחים את מרכיבי הליבה של סטאק ⁦ML⁩ מודרני, מ־⁦data⁩ ⁦ingestion⁩ ואימון מודלים, ועד ⁦monitoring⁩ ⁦and⁩ ⁦observability⁩.

אם אתם מתלבטים איך להתחיל, או מרגישים שכבר הלכתם לאיבוד ⁦–⁩ השיחה הזו תעזור לכם לנווט בג׳ונגל של פלטפורמות ⁦ML⁩ ולבחור את מה שבאמת מתאים לצוות ולמטרות שלכם.