September 2024
Intermediate to advanced
402 pages
13h 3m
Spanish
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Adquiere las valiosas habilidades y técnicas que necesitas para acelerar la entrega de soluciones de aprendizaje automático. Con esta guía práctica, los científicos de datos, los ingenieros de ML y sus líderes aprenderán a salvar la distancia entre la ciencia de datos y la entrega de productos Lean de forma práctica y sencilla. David Tan, Ada Leung y Dave Colls te muestran cómo aplicar conocimientos de ingeniería de software probados con el tiempo y prácticas de entrega de productos Lean para reducir el trabajo y los residuos, acortar los bucles de retroalimentación y mejorar el flujo de tu equipo al construir sistemas y productos de ML.
Basándose en la experiencia de los autores en múltiples proyectos de datos y ML del mundo real, las técnicas probadas de este libro ayudarán a tu equipo a evitar las trampas habituales en el mundo del ML, para que puedas iterar y escalar de forma más rápida y fiable. Aprenderás a superar las fricciones y a experimentar la fluidez al ofrecer soluciones de ML.
También aprenderás a:
- Escribir pruebas automatizadas para sistemas ML, contenerizar entornos de desarrollo y refactorizar bases de código problemáticas
- Aplicar prácticas MLOps y CI/CD para acelerar los ciclos de experimentación y mejorar la fiabilidad de las soluciones ML
- Aplica prácticas Lean de entrega y producto para mejorar tus probabilidades de construir el producto adecuado para tus usuarios
- Identifica las estructuras de equipo adecuadas y las técnicas de colaboración intra e interequipos para permitir un flujo rápido, reducir la carga cognitiva y escalar el ML dentro de tu organización
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