Лучшая цитата
Смотреть 1
Machine learning offers a fantastically powerful toolkit for building useful complex prediction systems quickly. This paper argues it is dangerous to think of these quick wins as coming for free. Using the software engineering framework of technical debt, we find it is common to incur massive ongoing maintenance costs in real-world ML systems. We explore several ML-specific risk factors to
account for in system design. These include boundary erosion, entanglement, hidden feedback loops, undeclared consumers, data dependencies, configuration issues, changes in the external world, and a variety of system-level anti-patterns.
Получить эту книгу или продать свою
ПерейтиОригинальное название: Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems
Вы можете посоветовать похожие книги по сюжету, жанру, стилю или настроению. Предложенные вами книги другие пользователи увидят здесь, в блоке «Похожие книги».