СТРАТЕГІЇ ПІДГОТОВКИ ДАНИХ У KUBEFLOW ДЛЯ ХМАРНО-НАТИВНИХ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Ця стаття досліджує практичні стратегії підготовки даних у Kubeflow — платформі, що нативно працює на Kubernetes і
призначена для створення та керування робочими процесами машинного навчання (ML). Ефективна підготовка даних є
критично важливою для продуктивності та надійності ML-конвеєрів, особливо в хмарно-нативних середовищах, де
масштабованість і автоматизація мають ключове значення. Kubeflow підтримує цей процес за допомогою набору
інтегрованих інструментів і компонентів, що спрощують завантаження, попередню обробку та валідацію даних.