OpenMLDB：为机器学习高效供给正确数据

1. OpenMLDB：为 AI 工程化落地高效供给正确数据陈迪豪研发工程师 / OpenMLDB PMC成员

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3. About Me • 第四范式研发工程师 • HBase / OpenStack / TensorFlow / TVM contributor • OpenMLDB PMC Member

4. • AI工程化落地的数据供给挑战 • OpenMLDB：高效供给正确数据 • OpenMLDB数据库离线性能优化 • 拥抱开源、面向社区的开源数据库

5. • AI工程化落地的数据供给挑战 • OpenMLDB：高效供给正确数据 • OpenMLDB数据库离线性能优化 • 拥抱开源、面向社区的开源数据库

6. AI工程化落地的数据供给挑战数据侧的技术演进为基于人工智能的决策提供了可能

7. AI工程化落地的数据供给挑战正确、高效的 AI 数据供给成为数据侧的新挑战 95% 时间精力花费在数据上 Source: How to Operationalize Machine Learning and Data Science Projects, Gartner, July 2021 ≠ AI

8. AI工程化落地的数据供给挑战 AI 工程化落地数据供给的最大挑战：线上线下一致性校验

9. AI工程化落地的数据供给挑战线上线下一致性校验带来的高昂工程化落地成本

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11. OpenMLDB：高效供给正确数据 OpenMLDB：开源机器学习数据库，为机器学习应用高效供给正确数据

12. OpenMLDB：高效供给正确数据核心价值：线上线下一致性开发即上线

13. OpenMLDB：高效供给正确数据 OpenMLDB技术架构图

14. OpenMLDB：高效供给正确数据拥抱新技术：基于持久内存的高效数据供给

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16. OpenMLDB数据库计算性能优化特征工程常用特征类型

17. OpenMLDB数据库计算性能优化多窗口并行计算优化

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20. OpenMLDB数据库计算性能优化窗口数据倾斜优化

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22. OpenMLDB数据库计算性能优化窗口数据倾斜优化性能 MPP System

23. OpenMLDB数据库计算性能优化原生拼表实现优化 MPP System

24. OpenMLDB数据库计算性能优化零内存拷贝的编解码优化

25. • AI工程化落地的数据供给挑战 • OpenMLDB：高效供给正确数据 • OpenMLDB数据库离线性能优化 • 拥抱开源、面向社区的开源数据库

26. 拥抱开源、面向社区的开源数据库

27. 拥抱开源、面向社区的开源数据库 OpenMLDB 典型案例 – 广发银行事中反欺诈交易

28. 拥抱开源、面向社区的开源数据库 OpenMLDB 典型案例 – AIOPS领域交易系统异常检测

29. 拥抱开源、面向社区的开源数据库欢迎加入OpenMLDB开源社区

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