Algolytics Technologies

Putting an ML model into production requires a system where all parts work together end to end. The problem appears when each part is built separately. What works better is one coherent flow, where: ◾ models are generated efficiently and prepared for use in production ◾ data can be consumed from multiple sources such as databases, APIs, and brokers ◾ models and business rules are executed together as one production scenario ◾ deployment and orchestration are handled in the same layer ◾ streaming data can be processed and features updated continuously on top of incoming data Instead of connecting all of this manually, the whole process runs within one architecture. Fewer components. Less integration overhead. If you want to see how it works in practice: 👉 full talk in the first comment #machinelearning #mlops #datascience #ai #modeldeployment #streamingdata #dataplatform

Adresy są dynamiczne. Bez regularnych aktualizacji szybko przestają być poprawne. Dobrze prezentuje to nasza aktualizacja baz adresowych za I kwartał 2026 roku.   ◾ +42 710 nowych adresów w bazie budynków  ◾ +1 192 nowych ulic  ◾ +215 nowych nazw ulic  ◾ 4 zmiany nazw ulic  ◾ 39 usuniętych nazw ulic  ◾ +4 nowe kody pocztowe, 2 usunięte To tysiące zmian, które - jeśli nie zostaną uwzględnione - negatywnie wpływają na efektywność procesów logistycznych, prac terenowych i innych procesów opartych o adresy. Dlatego nasze bazy adresowe aktualizujemy kwartalnie. Chcesz sprawdzić ich jakość?  Pobierz darmową próbkę - link w pierwszym komentarzu. #dataquality #addressdata #datamanagement #geocoding #TERYT #dataengineering 

Training a model is no longer the hardest part - if you have data and a basic stack, it’s manageable. The real issues start when the model has to work in production: ◾ integration with multiple data sources ◾ large-scale data processing ◾ strict latency requirements ◾ ongoing changes and maintenance ◾ high effort for every update Plus one more thing we often see: too many disconnected tools across the pipeline. This slows everything down and extends time-to-production. We break down these challenges and how to handle them in the full talk. Link in the first comment. #mlops #machinelearning #datascience #ai #deployment #scalability

The same ML use case can cost 20x more - depending on how it’s built. We tested a typical production setup: AutoML models, ~150 queries per second. Model accuracy was similar across platforms. Cost wasn’t - in some cases over 20x higher. Where does that difference come from? ◾ models with similar accuracy can have very different inference cost ◾ scoring can run through heavy runtimes and libraries - or as simple compiled code ◾ architecture - containerized Python workers and orchestration overhead vs JVM-based, event-driven execution with Vert.x At this scale, these differences repeat hundreds of times per second - and that’s what drives TCO. Full talk in the first comment. #mlops #machinelearning #datascience #scoring #costoptimization #ai #algolytics

We’ve just published the recording of our recent webinar on running machine learning in production. If you’re working with ML in a real environment, you’ve probably seen that the hardest part isn’t building models - it’s deploying them, connecting them with data and decision logic, and keeping the whole setup reliable at scale. That’s exactly what we covered during the session. You can now watch the full recording here: 👉 https://lnkd.in/d78fJHaf #machinelearning #datascience #ml #ai #deployment

Feature engineering requires a single place for defining aggregates and derived features. That’s why we added the first GUI layer to Event Engine (our feature store). The goal was simple: make feature logic explicit, consistent, and easier to work with as a team. Today, the GUI focuses on what matters most: ◾ Defining aggregates directly from raw event data ◾ Building derived features on top of those aggregates ◾ Structuring feature sets through versioning The interface is context‑aware - it validates definitions early and guides users through configurations that make sense for a given aggregation or window type. We’re continuing to iterate on this GUI and gradually expanding its capabilities as we refine workflows and add new functionality. Built for Data Science, ML, and Data Engineering teams working with event‑based data. If you’re looking to bring more structure to feature logic on top of event data, 👉 we’d be happy to talk: https://lnkd.in/dgJnE9xp #featurestore #gui #eventengine #datascience #machinelearning #ml

Projekty ML, które zużywają setki gigabajtów RAM lub charakteryzują się długim czasem predykcji, zwykle wynikają z błędnych założeń architektonicznych. 1️⃣ Pipeline’y wymagające ładowania pełnych danych do RAM Popularne frameworki ML zakładają pełne wczytanie zbioru danych do pamięci, co wymaga wykorzystania serwerów 250 GB RAM lub więcej. Alternatywa: przetwarzanie danych w bazie, samplowanie i trenowanie w microbatchach. 2️⃣ AutoML optymalizowane wyłącznie pod metryki predykcyjne Wiele narzędzi AutoML generuje złożone ensemble w modelu brute force, co zwiększa zapotrzebowanie na zasoby i czas predykcji. Alternatywa: penalizacja złożoności obliczeniowej podczas selekcji modeli, tak aby przy porównywalnej jakości wybierane były rozwiązania o niższym koszcie predykcji. 👉 Obejrzyj pełne wystąpienie: https://lnkd.in/ds8Z87SW #machinelearning #automl #mlops #mlengineering #scalability #datascience #algolytics

Most companies assume their address data is fine - and underestimate the real cost of inconsistencies and errors. In Polish e‑commerce alone, up to 60% of addresses are entered outside the official addressing standard, generating hidden costs across logistics, marketing, analytics, and customer operations. In our latest article, we explain: ◾ what address standardization includes and how to implement it in practice ◾ how address standardization differs from address validation and deduplication ◾ how poor address data leads to failed deliveries, duplicated CRM records, and unreliable analytics ◾ what are the most common address data issues ◾ why manual address standardization does not scale and when automation becomes necessary If addresses are used across your systems, databases, or analytics = this guide helps you understand where address data quality issues originate and how to address them. 👉 Read the article: https://lnkd.in/dYyRNMau #datamanagement #dataquality #addressdata #standardization #locationintelligence #geocoding #analytics

Jak podejmować decyzje w ciągu 5 ms od pojawienia się zdarzenia? Na Warszawskich Dniach Informatyki pokazaliśmy, jak wdrożyć feature store, który przetwarza dane strumieniowe i dowodzi opóźnienie rzędu kilku milisekund. To kluczowe dla firm, w których decyzje muszą zapadać w czasie rzeczywistym (real-time). Krok po kroku przeszliśmy przez pełną architekturę rozwiązania, w której: ◾ profile i agregaty liczone są w czasie rzeczywistym (tumbling, sliding, real‑time windows) ◾ modele trenowane są na danych historycznych, a scoring działa bezpośrednio na strumieniu eventów ◾ AutoML optymalizuje złożoność obliczeniową modeli, a nie tylko ich jakość statystyczną ◾ decyzje podejmowane w milisekundach - przy dziesiątkach tysięcy zdarzeń na sekundę Jeśli pracujesz w obszarach, gdzie milisekundy decydują o wyniku - takich jak fraud detection, real‑time bidding, IoT czy predictive maintenance - to wystąpienie jest dla Ciebie. 🎥 Zobacz nagranie i architekturę, którą pokazaliśmy na scenie WDI: 👉 https://lnkd.in/dU7JYhuW #featurestore #stremingdata #ml #machinelearning #wdi #warszawskiedniinformatyki

Today we’re hosting a practical webinar on running machine learning in production (April 28, 11:00–12:00 CEST). The session focuses on what happens after models are trained: deploying ML to production, connecting models with data and decision logic, running batch and real‑time decisioning, and scaling these workflows without building a complex and costly MLOps stack. We’ll show a concrete end‑to‑end setup: from model training, through deployment of production pipelines, to batch scoring and real‑time decisioning in a single, coherent architecture. Register here: https://lnkd.in/dv38ZSn3 #ml #ai #machinelearning #deployment #webinar #mlops