[패스트캠퍼스 챌린지 19일차] Feature Store 활용 사례
역시 해외에서 앞장서서 기술을 선도하는 것인가. 왜 우리나라는 먼저 필요성을 느끼고 필요를 해결하기 위한 도구들을 만드는 경우가 적게 느껴질까.
있는 것을 사용하는 것은 익숙하지만 무에서 무언가를 만들어내는 것은 익숙하지 않은 것일까.
결국에는 트렌드를 따라가려면 영어는 필수다.
Feature Stores For ML
국내에서의 적은 관심과 다르게 해외 기업에는 많은 활용 사례가 존재한다.
Feature Stores For ML 사이트에서 다양한 정보를 얻을 수 있다.
아래 아티클에서 해외의 사례들을 확인할 수 있다.
https://medium.com/data-for-ai/feature-store-milestones-cca2bafe6e9c
The feature store space is booming! From the introduction of the feature store concept by Uber in 2017, to the launch of the first Enterprise-ready feature store, by Logical Clocks the following year, to the entrance of tech giants Google, Amazon and Databricks, the need for platform support for feature management has never been clearer.
Featurestore.org was born from the realization that the list of in-house and Enterprise-ready feature stores was more extensive than one might have thought, but there was no single place on the Internet to learn about feature stores. Our mission is to give visibility to these great platforms and to make sure that you, our reader, are kept up to date on the latest and greatest in feature stores. Here, we summarize the most important feature store milestones, as we see it. This is far from an exhaustive list, so feel free to reach out to us and suggest improvements.
피쳐 스토어 공간이 급성장하고 있습니다! 2017년 Uber의 기능 저장소 개념 도입부터 이듬해 Logical Clocks의 첫 번째 Enterprise-ready 기능 저장소 출시, 거대 기술 기업인 Google, Amazon 및 Databricks의 진입까지 기능 관리가 그 어느 때보다 명확해졌습니다.
Featurestore.org는 사내 및 엔터프라이즈 지원 기능 저장소 목록이 생각했던 것보다 더 광범위하지만 인터넷에서 기능 저장소에 대해 배울 수 있는 단일 장소가 없다는 것을 깨닫고 탄생했습니다. 우리의 임무는 이러한 훌륭한 플랫폼에 대한 가시성을 제공하고 독자인 귀하가 기능 스토어의 최신 최신 정보를 받을 수 있도록 하는 것입니다. 여기에서 가장 중요한 기능 저장소 이정표를 우리가 보는 대로 요약합니다. 이것은 완전한 목록이 아니므로 언제든지 저희에게 연락하여 개선 사항을 제안하십시오.
사례1. 우버: 우버 이츠의 배달 시간 예측 ML 모델 서비스
사례2. 세일즈포스: 많은 수의 App들의 ML 모델 기반 서비스
사례3. 스포티파이: 여러 제품들의 다양한 ML Lifecycle
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.
패스트캠퍼스 바로가기: https://bit.ly/37BpXiC