主题: Agile Machine Learning

摘要: 凝聚人才,打造一支伟大的应用型机器学习团队,是一项不小的壮举。由于开发人员和数据科学家都在各自领域贡献了专业知识,单靠通信就可能是一个挑战。敏捷机器学习教你如何通过敏捷过程交付优秀的数据产品,并通过例子学习如何在生产环境中组织和管理一个快速发展的团队,该团队面临着大规模解决新数据问题的挑战。作者的方法模拟了敏捷宣言中描述的开创性的工程原理。这本书提供了进一步的上下文,并将最初的原则与交付数据产品的系统的需求进行了对比。

作者简介: Eric Carter,Eric Carter曾在微软的Bing和Cortana团队担任合作伙伴团队工程经理。在这些角色中,他致力于围绕产品和评论、业务列表、电子邮件和日历的搜索功能。他目前在微软白板产品组上工作。

成为VIP会员查看完整内容
23

相关内容

计算机科学(Computer Science, CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;其中一些,比如计算机图形学强调特定结果的计算,而另外一些,比如计算复杂性理论是学习计算问题的性质。还有一些领域专注于挑战怎样实现计算。比如程序设计语言理论学习描述计算的方法,而程序设计是应用特定的程序设计语言解决特定的计算问题,人机交互则是专注于挑战怎样使计算机和计算变得有用、可用,以及随时随地为 所用。 现代计算机科学( Computer Science)包含理论计算机科学和应用计算机科学两大分支。
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
278+阅读 · 2020年5月8日
【2020新书】图机器学习,Graph-Powered Machine Learning
专知会员服务
341+阅读 · 2020年1月27日
Machine Learning:十大机器学习算法
开源中国
21+阅读 · 2018年3月1日
走进丹棱街5号 | 是什么吸引了50多位技术大牛走进微软?
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
16+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关论文
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
16+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
微信扫码咨询专知VIP会员