Si editas documentos en varios formatos a diario, la universalidad de tus herramientas de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan con algunos de los formatos populares, podrías encontrarte cambiando entre ventanas de aplicaciones para agregar funciones en UOML y manejar otros formatos de archivo. Si deseas deshacerte de la molestia de la edición de documentos, obtén una solución que pueda manejar cualquier extensión sin esfuerzo.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada aparte de la edición real de documentos. No necesitarás hacer malabares con aplicaciones para trabajar con varios formatos. Puede ayudarte a revisar tu UOML tan fácilmente como cualquier otra extensión. Crea documentos UOML, modifícalos y compártelos en una solución de edición en línea que te ahorra tiempo y aumenta tu productividad. Todo lo que tienes que hacer es registrar una cuenta gratuita en DocHub, lo cual toma solo unos minutos.
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hola soy monty zwieben ceo y cofundador de spice machine y estoy aquí con mi colega jack ploschnick para hablar sobre operaciones de aprendizaje automático unificado y almacenes de características y despliegue de modelos y cómo estos se combinan para realmente escalar el aprendizaje automático así que echemos un vistazo a nuestra organización para la charla hablaremos sobre los objetivos del aprendizaje automático en producción y por qué estos son difíciles de lograr y la transición a cómo un almacén de características facilita esto y cuál es el panorama de los almacenes de características y cuál es un enfoque fresco para los almacenes de características y cómo un nuevo enfoque para el despliegue con almacenes de características puede realmente facilitar la escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático en producción así que retrocedamos un paso y miremos los componentes de aprendizaje automático en tiempo real qué es necesario tener una pila de aprendizaje automático para soportar aplicaciones en tiempo real claramente necesitas herramientas de modelado como notebooks herramientas de experimentación como ml flow para hacer un seguimiento de tus experimentos mecanismos de despliegue a menudo despliegue de puntos finales mec
