Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » United States » NLP stuff » Telegram Webview » Post 349
NLP stuff
اندر تفاوت‌های ML در ریسرچ و پروداکشن

تا حالا زیاد درباره تفاوت‌های نگاه در یادگیری ماشین به جهت ریسرچ و پروداکشن صحبت شده. اما در این پست به بهانه معرفی کتاب Designing Machine Learning Systems می‌خواستیم که خیلی جمع و جور و خلاصه این تفاوت نگاه رو به رشته تحریر دربیاریم. همون‌طور که در تصویر دوم ضمیمه‌شده مشخصه (این جدول برگرفته از فصل اول این کتابه) یکی از ملموس‌ترین تفاوت‌ها بحث اولویت محاسباتیه که در ریسرچ، بیشتر تمرکز بر روی کوتاه‌تر کردن زمان Train گذاشته میشه اما در پروداکشن بیشتر تمرکز بر روی زمان inference کوتاهه. یا مثلا بحث distribution shiftهای مداوم که در یک مساله تحقیقاتی شاید کمتر اتفاق بیفته.
اما به نظر مهم‌ترین تفاوت که عمدتا باعث fail شدن پروژه‌های ML در صنعت میشه همون سطر اول این جدوله که شاید برای افراد ناملموس‌تر باشه. بله؛ وجود افراد در سازمان با نگاه‌های متفاوت که هر کدوم به نوعی هدف و سهمی از این نوع پروژه‌ها دارند، مهم‌ترین تهدید و همزمان مهم‌ترین فرصت برای این پروژه‌هاست. اگر بتونیم به جای تمرکز بر متریک‌های تکنیکال بر روی بهبود متریک‌های بیزنسی تمرکز کنیم این تهدید رو تبدیل به فرصت کردیم و در غیر این صورت باید بریم خونه‌هامون.
در آینده منتظر پست‌های بعدی از این کتاب باشید.

لینک کتاب:
https://www.amazon.com/Designing-Machine-Learning-Systems-Production-Ready/dp/1098107969

#book

@nlp_stuff
Telegram
stuff
www.tg-me.com/us/NLP stuff/com.nlp_stuff/349
3.3K views



tg-me.com/nlp_stuff/349
Create:
Last Update:

اندر تفاوت‌های ML در ریسرچ و پروداکشن

تا حالا زیاد درباره تفاوت‌های نگاه در یادگیری ماشین به جهت ریسرچ و پروداکشن صحبت شده. اما در این پست به بهانه معرفی کتاب Designing Machine Learning Systems می‌خواستیم که خیلی جمع و جور و خلاصه این تفاوت نگاه رو به رشته تحریر دربیاریم. همون‌طور که در تصویر دوم ضمیمه‌شده مشخصه (این جدول برگرفته از فصل اول این کتابه) یکی از ملموس‌ترین تفاوت‌ها بحث اولویت محاسباتیه که در ریسرچ، بیشتر تمرکز بر روی کوتاه‌تر کردن زمان Train گذاشته میشه اما در پروداکشن بیشتر تمرکز بر روی زمان inference کوتاهه. یا مثلا بحث distribution shiftهای مداوم که در یک مساله تحقیقاتی شاید کمتر اتفاق بیفته.
اما به نظر مهم‌ترین تفاوت که عمدتا باعث fail شدن پروژه‌های ML در صنعت میشه همون سطر اول این جدوله که شاید برای افراد ناملموس‌تر باشه. بله؛ وجود افراد در سازمان با نگاه‌های متفاوت که هر کدوم به نوعی هدف و سهمی از این نوع پروژه‌ها دارند، مهم‌ترین تهدید و همزمان مهم‌ترین فرصت برای این پروژه‌هاست. اگر بتونیم به جای تمرکز بر متریک‌های تکنیکال بر روی بهبود متریک‌های بیزنسی تمرکز کنیم این تهدید رو تبدیل به فرصت کردیم و در غیر این صورت باید بریم خونه‌هامون.
در آینده منتظر پست‌های بعدی از این کتاب باشید.

لینک کتاب:
https://www.amazon.com/Designing-Machine-Learning-Systems-Production-Ready/dp/1098107969

#book

@nlp_stuff

BY NLP stuff




Share with your friend now:
tg-me.com/nlp_stuff/349

View MORE
Open in Telegram


NLP stuff Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

NLP stuff from us


اندر تفاوت‌های ML در ریسرچ و پروداکشنتا حالا زیاد درباره تفاوت‌های نگاه در یادگیری ماشین به جهت ریسرچ و پروداکشن صحبت شده. اما در این پست به بهانه معرفی کتاب Designing Machine Learning Systems می‌خواستیم که خیلی جمع و جور و خلاصه این تفاوت نگاه رو به رشته تحریر دربیاریم. همون‌طور که در تصویر دوم ضمیمه‌شده مشخصه (این جدول برگرفته از فصل اول این کتابه) یکی از ملموس‌ترین تفاوت‌ها بحث اولویت محاسباتیه که در ریسرچ، بیشتر تمرکز بر روی کوتاه‌تر کردن زمان Train گذاشته میشه اما در پروداکشن بیشتر تمرکز بر روی زمان inference کوتاهه. یا مثلا بحث distribution shiftهای مداوم که در یک مساله تحقیقاتی شاید کمتر اتفاق بیفته.اما به نظر مهم‌ترین تفاوت که عمدتا باعث fail شدن پروژه‌های ML در صنعت میشه همون سطر اول این جدوله که شاید برای افراد ناملموس‌تر باشه. بله؛ وجود افراد در سازمان با نگاه‌های متفاوت که هر کدوم به نوعی هدف و سهمی از این نوع پروژه‌ها دارند، مهم‌ترین تهدید و همزمان مهم‌ترین فرصت برای این پروژه‌هاست. اگر بتونیم به جای تمرکز بر متریک‌های تکنیکال بر روی بهبود متریک‌های بیزنسی تمرکز کنیم این تهدید رو تبدیل به فرصت کردیم و در غیر این صورت باید بریم خونه‌هامون.در آینده منتظر پست‌های بعدی از این کتاب باشید.لینک کتاب:https://www.amazon.com/Designing-Machine-Learning-Systems-Production-Ready/dp/1098107969#book@nlp_stuff

 NLP stuff TG
Webview: 349
NLP stuff.Telegram Webview
NLP stuff Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram NLP stuff
FROM USA