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English(EN) How Jumio built a real-time feature store on AWS

Jumio 在 AWS 上构建实时机器学习特征存储

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

身份验证提供商 Jumio 开发了一个基于 AWS 的实时特征存储，以解决其机器学习运营中数据重复、手动部署和延迟等挑战。新架构利用了 Amazon SageMaker Feature Store、Amazon Managed Service for Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Streams 等服务，实现了欺诈检测和其他实时预测的亚 100 毫秒延迟。这种流式优先设计提高了可扩展性、可靠性和特征工程能力，从而简化了 Jumio 欺诈检测和数字信任服务的端到端机器学习开发生命周期。 AI

影响 通过实时机器学习模型推理，实现更快、更准确的欺诈检测和身份验证。

排序理由 文章详细介绍了特定公司 (Jumio) 如何实施现有技术 (AWS 服务) 来解决业务问题，而不是发布新产品或研究。

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Jumio 在 AWS 上构建实时机器学习特征存储

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Amit Peshwani ·

    Jumio 如何在 AWS 上构建实时特征存储

    Learn how Jumio built a centralized, real-time feature store on AWS with Amazon SageMaker Feature Store, Amazon Managed Service for Apache Flink, and Amazon Kinesis Data Streams. The architecture delivers sub-100ms feature serving for fraud detection and saves approximately $120,…

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