Título: Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto
Autor: Eric Carter, Matthew Hurst
Sinopse: 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 ForAnyone 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.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto”, de Eric Carter, Matthew Hurst, publicado pela editora Apress, em 2019 e com 268 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Apress
Páginas: 268
Ano: 2019
Edição: 1st ed.
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781484251065
ISBN13: 9781484251065
Sobre a editora
Os livros da editora Apress costumam oferecer uma experiência de leitura focada em tecnologia e programação, com um tom prático e direto, que privilegia o aprendizado aplicado. O catálogo apresenta obras que vão desde linguagens de programação populares, como Python, C#, Objective-C e Java, até temas mais específicos como desenvolvimento para iOS, frameworks web, inteligência artificial e administração de servidores Linux. Muitas obras adotam um formato didático, com exemplos de código, receitas de solução de problemas e guias passo a passo, que facilitam o entendimento mesmo para leitores que buscam rapidez e objetividade. O ritmo tende a ser funcional, focado em levar o leitor a resultados concretos, com linguagem clara e sem rodeios.
