Puntuación:
El libro es una guía completa y bien estructurada para la gestión de proyectos de aprendizaje automático, dirigida tanto a un público técnico como no técnico. Enfatiza las prácticas fundamentales por encima de los algoritmos de moda y tiende puentes de comunicación con éxito entre los gestores y los equipos de ingeniería.
Ventajas:Cubre todos los aspectos de los proyectos de Machine Learning, no es técnico pero sí exhaustivo en los procesos de gestión, tiene un estilo de redacción bien estructurado y claro con ilustraciones, un excelente contenido técnico, proporciona terminología común para los equipos y es adecuado tanto para profesionales de TI como para directivos.
Desventajas:Algunos lectores podrían considerar menos adecuado el enfoque no técnico si buscan específicamente contenidos técnicos en profundidad sobre aprendizaje automático.
(basado en 3 opiniones de lectores)
Managing Machine Learning Projects: From Design to Deployment
Guíe los proyectos de aprendizaje automático desde el diseño hasta la producción con las técnicas de esta guía única de gestión de proyectos. No se requieren conocimientos de ML.
Managing Machine Learning Projects es una guía integral para gestores de proyectos que necesitan entregar aplicaciones de aprendizaje automático a tiempo y dentro del presupuesto. Le proporciona un conjunto único de herramientas, enfoques y procesos diseñados para manejar los requisitos únicos de la gestión de proyectos de aprendizaje automático, todos ellos probados en la práctica para lograr el éxito en entornos empresariales a gran escala.
En todo momento, Managing Machine Learning Projects tiene muy en cuenta las cuestiones éticas del aprendizaje automático, incluida la privacidad de los datos y el impacto en la comunidad. Aprenderá cómo evitar y mitigar estas cuestiones y evitar que su proyecto de aprendizaje automático se exponga al fracaso.
La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)