Взгляд венчурного капитала Астейши Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь.
🚀 Товары
Devbox — это инструмент командной строки, который позволяет легко создавать изолированные оболочки и контейнеры. Вы начинаете с определения списка пакетов, необходимых для вашей среды разработки, и devbox использует это определение для создания изолированной среды только для вашего приложения. На практике Devbox работает аналогично диспетчеру пакетов, такому как yarn, за исключением того, что пакеты, которыми он управляет, находятся на уровне операционной системы (такие вещи вы обычно устанавливаете с помощью brew или apt-get).
Почему это важно?Devbox предлагает некоторые преимущества Nix, известного инструмента для управления пакетами и настройки системы. Nix известен своей сложностью, поэтому Devbox помогает сделать его более доступным. Devbox работает на базе Nix.
Cal.com — альтернатива Calendly с открытым исходным кодом. На этой неделе Cal.com выпустила версию 2.0, в которой пользовательский интерфейс был перестроен с нуля. Теперь это бесплатно для физических лиц.
Почему это важно?Cal.com поддерживает тему открытого исходного кода на прикладном уровне. Существует постоянный вопрос о том, насколько эффективно эти типы стартапов могут монетизировать своих пользователей. Часто компании с открытым исходным кодом прикладного уровня сталкиваются с трудностями, потому что дизайнеры не являются частью сообщества и не вносят вклад в продвижение решения. В свою очередь, особенно интересно, что Cal.com сделал редизайн.
📰 Контент
Walmart обсуждает некоторые важные подробности об инфраструктуре MLOps и процессах, лежащих в основе их конвейеров машинного обучения.
Почему это важно?Одной из ключевых проблем, отмеченных Walmart, был дрейф данных, когда статистические свойства целевой переменной, которую пытается предсказать модель, изменяются. со временем непредвиденными способами. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени. Катацентрические инструменты отладки, такие как Unbox и мониторинг, такие как Arize, помогают выявить дрейф данных.
Извлеченные уроки: путь к машинному обучению в реальном времени в Instacart
Instacart подчеркивает разницу между пакетно-ориентированными системами машинного обучения и системами машинного обучения в реальном времени. В статье основное внимание уделяется функциям и подаче. Большая часть машинного обучения в производстве связана с использованием сигналов (функций), полученных из необработанных данных, для прогнозирования целевых целей (меток). Пакетные функции более устарели, чем функции реального времени. Переход к обслуживанию в режиме реального времени означает предоставление предварительно вычисленных прогнозов для обслуживания в режиме реального времени, чтобы уменьшить устаревание, ограниченное покрытие и недоиспользование ресурсов. Переход к системе обслуживания в реальном времени стал возможен благодаря двум продуктам: Feature Store и Online Inference Platform.
Почему это важно? Instacart привел пример типичного шоппинга, основанного на сотнях моделей машинного обучения. Все эти действия происходят в режиме реального времени, а это означает, что использование машинного обучения в режиме реального времени может принести значительную пользу бизнесу. Мы наблюдаем, как все больше команд машинного обучения переходят на инфраструктуру машинного обучения в реальном времени, чтобы лучше соответствовать сценариям использования в реальном времени. Переход от пакетной обработки к реальному времени сопряжен с трудностями, поэтому мы начинаем видеть, как такие компании, как Claypot.ai, возникают для решения болевых точек.
5 этапов роста Figma под руководством сообщества: от скрытности к предприятию
В этом интервью Клэр Батлер, старший директор по маркетингу в Figma, делится уроками о том, как создавать и развивать сообщество на каждом этапе пути стартапа — от самых первых возможностей компании до создания команды продаж. и нацеленность на большее количество корпоративных сделок. Она делится особой творческой тактикой, которую Figma использовала, чтобы активизировать дизайнерское сообщество и создать органичный импульс, когда продукт только начинал обретать форму. Батлер отмечает некоторые из ключевых решений, которые окупились на пути Figma, в том числе призыв наконец выйти из скрытности, введение ценообразования с правильной стратегией отбора и, наконец, начало продаж.
Почему это важно? Figma создала невероятный продукт и сообщество. На этой неделе Adobe объявила, что приобретет Figma за 20 миллиардов долларов, избавившись от одного из своих крупнейших конкурентов в области цифрового дизайна. Figma приобрела форвардную выручку в 50 раз больше в годовом исчислении и является одним из крупнейших приобретений программного обеспечения за всю историю. Очевидно, что они сделали что-то правильно, и в этой статье рассказывается о некоторых полезных тактиках, на которых можно поучиться.
💼 Вакансии
⭐️Глиняный горшок — Инженер-основатель (инфра)
