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Equipos eficaces de aprendizaje automático
book

Equipos eficaces de aprendizaje automático

by David Tan, Ada Leung, David Colls
September 2024
Intermediate to advanced
402 pages
13h 3m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Audio summary available
Content preview from Equipos eficaces de aprendizaje automático

Capítulo 8. Refactorización y gestión de la deuda técnica

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Los programas deben escribirse para que los lean las personas, y sólo incidentalmente para que los ejecuten las máquinas.

Harold Abelson, Estructura e interpretación de los programas informáticos (MIT Press)

Sin refactorización, el diseño interno -la arquitectura- del software tiende a decaer. A medida que la gente cambia el código para alcanzar objetivos a corto plazo, a menudo sin una comprensión plena de la arquitectura, el código pierde su estructura [...]. La pérdida de la estructura del código tiene un efecto acumulativo. Cuanto más difícil sea ver el diseño en el código, más difícil me resultará conservarlo, y más rápidamente decaerá. La refactorización regular ayuda a mantener el código en forma.

Martin Fowler, Refactorización: Mejorar el diseño del código existente (Addison-Wesley Professional)

Como profesionales del ML, sabemos que el código puede volverse desordenado, y normalmente mucho más rápido de lo que esperamos. Por lo general, el código para entrenar modelos ML está compuesto por código semi-boilerplate pegado en un largo cuaderno o script, generosamente salpicado de efectos secundarios -por ejemplo, sentencias de impresión, marcos de datos con impresiones bonitas, visualizaciones de datos- y normalmente sin pruebas automatizadas.

Aunque esto puede estar bien para los cuadernos destinados ...

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ISBN: 9781098197957