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コンテンツは Thoughtworks によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Thoughtworks またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
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Building at the intersection of machine learning and software engineering

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Bringing machine learning models into production is challenging. This is why, as demand for machine learning capabilities in products and services increases, new kinds of teams and new ways of working are emerging to bridge the gap between data science and software engineering. Effective Machine Learning Teams — written by Thoughtworkers David Tan, Ada Leung and Dave Colls — was created to help practitioners get to grips with these challenges and master everything needed to deliver exceptional machine learning-backed products.

In this episode of the Technology Podcast, the authors join Scott Shaw and Ken Mugrage to discuss their book. They explain how it addresses current issues in the field, taking in everything from the technical challenges of testing and deployment to the cultural work of building teams that span different disciplines and areas of expertise.

Learn more about Effective Machine Learning Teams: https://www.thoughtworks.com/insights/books/effective-machine-learning-teams

Read a Q&A with the authors: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/machine-learning-and-ai/author-q-and-a-effective-machine-learning-teams

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