効果的なマシンラーニングチーム

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com

マシンラーニングソリューションの提供を加速するために必要な貴重なスキルとテクニックを習得しよう。この実践的なガイドでは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびそのリーダーが、データサイエンスとリーン製品提供のギャップを埋める方法を実践的かつシンプルな方法で学ぶことができる。デビッド・タン、エイダ・レオン、デイブ・コルズの3名が、MLシステムや製品を構築する際に、実績のあるソフトウェアエンジニアリングのスキルとリーン製品デリバリの手法を適用して、労力や無駄を削減し、フィードバックループを短縮し、チームのフローを改善する方法を解説する。

著者たちが複数の実データおよび機械学習プロジェクトで得た経験に基づく本書の実証済みのテクニックは、貴社のチームが機械学習の世界でありがちな落とし穴を回避するのに役立ち、より迅速かつ確実に反復と拡張を行うことができるようになる。機械学習ソリューションの提供時に摩擦を克服し、フローを体験する方法を学べる。

また、以下についても学ぶことができる。

• MLシステム用の自動テストの作成、開発環境のコンテナ化、問題のあるコードベースのリファクタリング
• MLOpsとCI/CDの実践を適用して、実験サイクルを加速し、MLソリューションの信頼性を向上させる
• リーンなデリバリーと製品開発手法を適用して、ユーザにとって適切な製品を構築する確率を向上させる
• 組織内のMLの高速フロー、認知負荷の軽減、スケーリングを可能にする適切なチーム構造とチーム内およびチーム間のコラボレーションテクニックを特定する