Artwork

A tartalmat a Thoughtworks biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Thoughtworks vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Building at the intersection of machine learning and software engineering

48:30
 
Megosztás
 

Manage episode 415899533 series 2434934
A tartalmat a Thoughtworks biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Thoughtworks vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Bringing machine learning models into production is challenging. This is why, as demand for machine learning capabilities in products and services increases, new kinds of teams and new ways of working are emerging to bridge the gap between data science and software engineering. Effective Machine Learning Teams — written by Thoughtworkers David Tan, Ada Leung and Dave Colls — was created to help practitioners get to grips with these challenges and master everything needed to deliver exceptional machine learning-backed products.

In this episode of the Technology Podcast, the authors join Scott Shaw and Ken Mugrage to discuss their book. They explain how it addresses current issues in the field, taking in everything from the technical challenges of testing and deployment to the cultural work of building teams that span different disciplines and areas of expertise.

Learn more about Effective Machine Learning Teams: https://www.thoughtworks.com/insights/books/effective-machine-learning-teams

Read a Q&A with the authors: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/machine-learning-and-ai/author-q-and-a-effective-machine-learning-teams

  continue reading

207 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 415899533 series 2434934
A tartalmat a Thoughtworks biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Thoughtworks vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Bringing machine learning models into production is challenging. This is why, as demand for machine learning capabilities in products and services increases, new kinds of teams and new ways of working are emerging to bridge the gap between data science and software engineering. Effective Machine Learning Teams — written by Thoughtworkers David Tan, Ada Leung and Dave Colls — was created to help practitioners get to grips with these challenges and master everything needed to deliver exceptional machine learning-backed products.

In this episode of the Technology Podcast, the authors join Scott Shaw and Ken Mugrage to discuss their book. They explain how it addresses current issues in the field, taking in everything from the technical challenges of testing and deployment to the cultural work of building teams that span different disciplines and areas of expertise.

Learn more about Effective Machine Learning Teams: https://www.thoughtworks.com/insights/books/effective-machine-learning-teams

Read a Q&A with the authors: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/machine-learning-and-ai/author-q-and-a-effective-machine-learning-teams

  continue reading

207 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás