Effective Machine Learning Teams : Best Practices for ML Practitioners /
Contiene: 1) Desafíos y mejores caminos en la entrega de soluciones de ML; 2) Prácticas de producto y entrega para equipos de ML; 3) Gestión eficaz de dependencias: principios y herramientas; 4) Gestión eficaz de dependencias en la práctica; 5) Pruebas automatizadas: muévase rápido sin romper cosas;...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | , |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2024, c2024
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| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
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| Resumen: | Contiene: 1) Desafíos y mejores caminos en la entrega de soluciones de ML; 2) Prácticas de producto y entrega para equipos de ML; 3) Gestión eficaz de dependencias: principios y herramientas; 4) Gestión eficaz de dependencias en la práctica; 5) Pruebas automatizadas: muévase rápido sin romper cosas; 6) Pruebas automatizadas: pruebas de modelos de ML; 7) Cómo potenciar su editor de código con técnicas simples; 8) Refactorización y gestión de la deuda técnica; 9) MLOps y entrega continua para ML; 10) Elementos básicos de equipos de ML eficaces; 11) Organizaciones de ML eficaces. |
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| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (X, 380 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial |
| ISBN: | 9781098144609 |
| Acceso: | 1 licencia |