Ich sprach mit Razi Raziuddin, CEO von FeatureByte, über die beste Methode, Daten für ML-Modelle aufzubereiten; außerdem erläuterte er einige der häufigsten Herausforderungen beim Feature Engineering.
Zu den Themen, die wir besprochen haben:
- Der Prozess, Rohdaten in Features umzuwandeln – um ML-Modelle zu trainieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen – wird Feature Engineering genannt. Warum ist Feature Engineering für Unternehmen so herausfordernd?
- Welchen Rat geben Sie Unternehmen, wie sie Daten am besten für ML-Modelle aufbereiten können?
- Wie geht FeatureByte auf die Anforderungen seiner Kunden im Bereich Feature Engineering ein?
- Wie sieht die Zukunft der Datenaufbereitung und von ML-Modellen aus? Wird es einfacher werden?
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