L'apprentissage machine (ML) devenant de plus en plus important dans les entreprises technologiques, l'ingénierie des fonctionnalités devient une priorité pour améliorer le pouvoir prédictif des modèles.
Archives des catégories : Données
Comment exécuter Apache Airflow sur Kubernetes à grande échelle ?
En tant que moteur d'orchestration, Apache Airflow nous permet de construire rapidement des pipelines dans notre infrastructure de données.
Les 4 principes utilisés par DoorDash pour augmenter de 1000% sa capacité d'expérimentation logistique
Dans notre système logistique de livraison en temps réel, l'environnement, le comportement des Dashers (notre terme pour désigner les livreurs) et la demande des consommateurs sont très volatiles.
Construire une indexation plus rapide avec Apache Kafka et Elasticsearch
DoorDash décrit comment il a construit un index de recherche plus rapide en utilisant des projets open source.
Surmonter les défis liés à la croissance rapide des ensembles de données dans Snowflake
Un cadre d'optimisation approprié pour l'infrastructure de données rationalise les efforts d'ingénierie et permet aux plateformes de s'adapter.
Maintenir la précision des modèles d'apprentissage automatique grâce à la surveillance
La dérive des modèles d'apprentissage automatique se produit au fur et à mesure que les données changent, mais un système de surveillance robuste permet de maintenir l'intégrité.
Construire Riviera : Un cadre déclaratif d'ingénierie des fonctionnalités en temps réel
Dans une entreprise où la dynamique est fluide entre les clients, les conducteurs et les commerçants, les données en temps réel aident à prendre des décisions cruciales qui font croître notre entreprise et ravissent nos clients.
Comment favoriser une communication efficace en science des données avec des équipes interfonctionnelles ?
Les équipes d'analystes qui se concentrent sur la détection d'informations commerciales significatives peuvent négliger la nécessité de communiquer efficacement ces informations à leurs partenaires interfonctionnels, qui peuvent utiliser ces recommandations pour améliorer l'activité de l'entreprise.
Lancer des expériences avec Google Adwords pour optimiser les campagnes
Mener des expériences sur les canaux de marketing implique de nombreux défis, mais chez DoorDash, nous avons trouvé un certain nombre de moyens d'optimiser notre marketing grâce à des tests rigoureux sur nos plates-formes publicitaires numériques.
Construction de modèles ML d'ensemble flexibles à l'aide d'un graphe computationnel
DoorDash a étendu sa plateforme d'apprentissage automatique pour prendre en charge les modèles d'ensemble.