Capítulo 2. Prácticas de producto y entrega para equipos de ML
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
El desarrollo de productos no es fácil. De hecho, la mayoría de los esfuerzos de desarrollo de productos fracasan, y la razón más común del fracaso es construir el producto equivocado.
Henrik Kniberg, coach ágil y Lean
Puedes practicar el tiro [de baloncesto] ocho horas al día, pero si tu técnica es incorrecta, lo único que conseguirás es ser muy bueno tirando de forma incorrecta. Domina los fundamentos y el nivel de todo lo que hagas aumentará.
Michael Jordan
En el Capítulo 1, presentamos las cinco disciplinas necesarias para ofrecer soluciones de ML: producto, entrega, ML, ingeniería de software y datos. Más adelante, en la Parte II del libro, nos centraremos en muchas prácticas de ingeniería, ML y datos para ayudar a los equipos a construir bien el producto y reducir el trabajo, el despilfarro y la repetición de tareas. Estas prácticas mejorarán la velocidad y la calidad del producto. Sin embargo, es importante que empecemos primero con las prácticas de producto y entrega que ayudan a los equipos con un objetivo aún más importante: cómo construir lo correcto.
En este capítulo, nos centraremos en los aspectos del ciclo de vida de la entrega de productos de ML en los que a menudo vemos que el esfuerzo de los equipos se echa a perder debido a la falta de claridad o a la desalineación entre lo que necesitan ...
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