فرق تعلم الآلة الفعالة - تأليف David Tan و Ada Leung و David Colls (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب اكتسب المهارات والتقنيات القيمة التي تحتاجها لتسريع تقديم حلول تعلم الآلة (Machine Learning). من خلال هذا الدليل العملي، سيتعلم علماء البيانات، ومهندسو تعلم الآلة، وقادتهم كيفية سد الفجوة بين علم البيانات وتسليم المنتجات وفق منهجية Lean بطريقة عملية ومبسطة. يوضح لك كل من David Tan وAda Leung وDave Colls كيفية تطبيق مهارات هندسة البرمجيات المجربة وممارسات تسليم المنتجات وفق منهجية Lean لتقليل الجهد الضائع والهدر، وتقصير حلقات التغذية الراجعة، وتحسين تدفق عمل فريقك عند بناء أنظمة ومنتجات تعلم الآلة (Machine Learning). بناءً على خبرة المؤلفين في العديد من مشاريع البيانات وتعلم الآلة (ML) الواقعية، ستساعد التقنيات المثبتة في هذا الكتاب فريقك على تجنب العقبات الشائعة في عالم تعلم الآلة، مما يتيح لكم التطوير والتوسع بسرعة وموثوقية أكبر. ستتعلم كيفية التغلب على العقبات وتحقيق الانسيابية عند تقديم حلول تعلم الآلة (ML). ستتعلم أيضاً كيفية: كتابة اختبارات مؤتمتة لأنظمة تعلم الآلة (ML)، وتغليف بيئات التطوير (containerize)، وإعادة صياغة قواعد الأكواد البرمجية التي تعاني من مشكلات. وتطبيق ممارسات MLOps و CI/CD لتسريع دورات التجريب وتحسين موثوقية حلول تعلم الآلة. وتطبيق ممارسات التسليم الرشيق (Lean delivery) وممارسات المنتج لزيادة فرصك في بناء المنتج المناسب لمستخدميك. وتحديد هياكل الفرق المناسبة وتقنيات التعاون داخل الفريق وبين الفرق لتمكين التدفق السريع، وتقليل العبء المعرفي، وتوسيع نطاق تعلم الآلة داخل مؤسستك.