Artwork

İçerik Klaviyo Data Science Team tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Klaviyo Data Science Team veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

Klaviyo Data Science Podcast EP 46 | ML Ops 101

45:10
 
Paylaş
 

Manage episode 411638972 series 3251385
İçerik Klaviyo Data Science Team tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Klaviyo Data Science Team veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

An Introduction to ML Ops

Building data science products requires many things we’ve discussed on this podcast before: insight, customer empathy, strategic thinking, flexibility, and a whole lot of determination. But it requires one more thing we haven’t talked about nearly as much: a stable, performant, and easy-to-use foundation. Setting up that foundation is the chief goal of the field of machine learning operations, aka ML Ops.

This month on the Klaviyo Data Science Podcast, we give a brief but thorough introduction to the field of ML Ops. You’ll hear about:

  • How ML Ops is different from the similar fields of data science and DevOps
  • What skills a successful ML Ops developer should have, and what an ML Ops developer’s day-to-day looks like
  • Why concepts like “velocity” and “stability” have their own special nuances in the world of ML Ops

For the full show notes, including who's who, see the ⁠⁠⁠⁠⁠⁠Medium writeup⁠⁠⁠⁠⁠⁠.

  continue reading

47 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 
Manage episode 411638972 series 3251385
İçerik Klaviyo Data Science Team tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Klaviyo Data Science Team veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

An Introduction to ML Ops

Building data science products requires many things we’ve discussed on this podcast before: insight, customer empathy, strategic thinking, flexibility, and a whole lot of determination. But it requires one more thing we haven’t talked about nearly as much: a stable, performant, and easy-to-use foundation. Setting up that foundation is the chief goal of the field of machine learning operations, aka ML Ops.

This month on the Klaviyo Data Science Podcast, we give a brief but thorough introduction to the field of ML Ops. You’ll hear about:

  • How ML Ops is different from the similar fields of data science and DevOps
  • What skills a successful ML Ops developer should have, and what an ML Ops developer’s day-to-day looks like
  • Why concepts like “velocity” and “stability” have their own special nuances in the world of ML Ops

For the full show notes, including who's who, see the ⁠⁠⁠⁠⁠⁠Medium writeup⁠⁠⁠⁠⁠⁠.

  continue reading

47 bölüm

Tüm bölümler

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi