Machine Learning Feature Store in der Telekommunikationsbranche

In diesem Anwendungsfall haben wir einem Telekommunikationsunternehmen dabei geholfen, einen Machine Learning Feature Store zu erstellen und zu implementieren. Dazu gehen wir auf das anfängliche Problem ein und beschreiben, was das Ergebnis und die Vorteile dieses Projekt waren.

Problem

Aufgrund der Vielzahl an Data Science-Möglichkeiten verlieren viele Unternehmen die Übersicht. Zudem sind Projekte und Anwendungen des maschinellen Lernens oftmals teuer und schwer skalierbar. Um diese Skalierbarkeit und Effizienz von Machine Learning-Anwendungen zu steigern, werden solche zentralen Datenspeicher für die Lerndaten eingesetzt. Bei einem Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche kam es zu diesem Szenario.

Lösung

Damit die Projekte im Umgang mit Data Science weiterhin übersichtlich bleiben, bot es sich an, einen einheitlichen Machine Learning Feature Store zu entwickeln. Dadurch ließen sich täglich 800 hochqualitative Features berechnen, die in den Modellen zum Einsatz kommen. Durch die Erstellung eines Machine Learning Feature Stores ließ sich eine Qualitätssicherung der Features erreichen. Für eine hohe Qualität und Konsistenz des Machine Learning Features Stores sorgen vor allem ETL-Prozesse. 

Ergebnis

Durch den ML-Feature-Store ließ sich die Effizienz des gesamten Data Science Teams steigern, da der gut konzipierte Feature Store für eine bessere und schnellere Arbeit sorgte. Grund dessen war vor allem der hohe Automatisierungsgrad und die Skalierbarkeit. Zudem erreichte das Projekt durch die Zentralisierung der Machine Learning Features, dass sich Projekte und Modelle schneller skalieren ließen und sich die Effizienz vieler weiterer Arbeitsabläufe stark verbesserte. 

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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