Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2019
- Brossura
- Nuovo
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
Venditore AbeBooks dal 25 marzo 2015
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- Titolo
- Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto
- Autore
- Carter, Eric; Hurst, Matthew
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484251067
- ISBN 13
- 9781484251065
- Peso dell'articolo
- 634 grammi
Build resilient applied machine learning teams that deliver better data products through adapting the guiding principles of the Agile Manifesto.
Bringing together talented people to create a great applied machine learning team is no small feat. With developers and data scientists both contributing expertise in their respective fields, communication alone can be a challenge. Agile Machine Learning teaches you how to deliver superior data products through agile processes and to learn, by example, how to organize and manage a fast-paced team challenged with solving novel data problems at scale, in a production environment.
The authors’ approach models the ground-breaking engineering principles described in the Agile Manifesto. The book provides further context, and contrasts the original principles with the requirements of systems that deliver a data product.
What You'll Learn
- Effectively run a data engineeringteam that is metrics-focused, experiment-focused, and data-focused
- Make sound implementation and model exploration decisions based on the data and the metrics
- Know the importance of data wallowing: analyzing data in real time in a group setting
- Recognize the value of always being able to measure your current state objectively
- Understand data literacy, a key attribute of a reliable data engineer, from definitions to expectations
Who This Book Is For
Anyone who manages a machine learning team, or is responsible for creating production-ready inference components. Anyone responsible for data project workflow of sampling data; labeling, training, testing, improving, and maintaining models; and system and data metrics will also find this book useful. Readers should be familiar with software engineering and understand the basics of machine learning and working with data.
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Ria Christie Collections
Uxbridge, Regno Unito
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