Por qué microsoft comrpo linkedin

Linkedin 26.000 millones de dólares

LinkedIn (/lɪŋktˈɪn/) es un servicio online estadounidense orientado a los negocios y el empleo que opera a través de sitios web y aplicaciones móviles. Lanzada el 5 de mayo de 2003,[5] la plataforma se utiliza principalmente para la creación de redes profesionales y el desarrollo de la carrera, y permite a los solicitantes de empleo publicar sus CV y a los empleadores publicar puestos de trabajo. Desde 2015, la mayor parte de los ingresos de la empresa proceden de la venta de acceso a la información sobre sus miembros a los reclutadores y profesionales de las ventas[6] Desde diciembre de 2016, es una filial propiedad de Microsoft. En septiembre de 2021,[actualización] LinkedIn cuenta con más de 774 millones de miembros registrados de más de 200 países y territorios[4].

LinkedIn permite a sus miembros (tanto trabajadores como empleadores) crear perfiles y conectarse entre sí en una red social en línea que puede representar relaciones profesionales en el mundo real. Los miembros pueden invitar a cualquier persona (ya sea un miembro existente o no) a convertirse en una conexión. LinkedIn también puede utilizarse para organizar eventos fuera de línea, unirse a grupos, escribir artículos, publicar ofertas de empleo, publicar fotos y vídeos, etc.[7].

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Por cuánto se vendió linkedin

Security Unlocked explora la tecnología y las personas que impulsan las soluciones de seguridad de Microsoft. En cada episodio, los evangelistas de seguridad de Microsoft, Nic Fillingham y Natalia Godyla, examinan de cerca las últimas innovaciones en inteligencia de amenazas, investigación de seguridad y ciencia de datos, con un enfoque especial en desmitificar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ¡Asegúrese de escuchar y seguirnos!

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Con el avance de la IA y el aprendizaje automático, las empresas empiezan a utilizar complejas canalizaciones de aprendizaje automático en diversas aplicaciones, como los sistemas de recomendación, la detección de fraudes, etc. Estos sistemas complejos suelen requerir entre cientos y miles de funciones para dar soporte a las aplicaciones empresariales sensibles al tiempo, y los conductos de funciones son mantenidos por diferentes miembros del equipo en varios grupos empresariales.

En estos sistemas de aprendizaje automático, vemos muchos problemas que consumen mucha energía de los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos, en particular la ingeniería de características duplicadas, la desviación en línea y fuera de línea, y el servicio de características con baja latencia.

Desarrollar un almacén de características desde cero lleva tiempo, y lleva mucho más tiempo hacerlo estable, escalable y fácil de usar. Feathr es el almacén de características que ha sido utilizado en producción y probado en LinkedIn durante más de 6 años, sirviendo a toda la plataforma de características de aprendizaje automático de LinkedIn con miles de características en producción.

Feathr tiene una interfaz pitónica para acceder a todos los componentes de Feathr, incluyendo la definición de características y las interacciones en la nube, y es de código abierto aquí. El cliente python de Feathr se puede instalar fácilmente con pip:

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