Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

How to Structure Your Machine Learning Team for Success

11:44
 
Поширити
 

Manage episode 419253629 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-structure-your-machine-learning-team-for-success.
This article discusses alternative ML team organizational models and recommendations for matching team structures to the company's stage of development.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #future-of-ai, #machine-learning, #organization-design, #business-strategy, #team-building, #team-productivity, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @cheparukhin. Learn more about this writer by checking @cheparukhin's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Machine Learning teams are vital for innovation. Choose team structures based on your company's stage: Centralized for startups, Federated for growth, and Embedded for integration. Transition thoughtfully and achieve success by aligning structure with growth.

  continue reading

316 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 419253629 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-structure-your-machine-learning-team-for-success.
This article discusses alternative ML team organizational models and recommendations for matching team structures to the company's stage of development.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #future-of-ai, #machine-learning, #organization-design, #business-strategy, #team-building, #team-productivity, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @cheparukhin. Learn more about this writer by checking @cheparukhin's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Machine Learning teams are vital for innovation. Choose team structures based on your company's stage: Centralized for startups, Federated for growth, and Embedded for integration. Transition thoughtfully and achieve success by aligning structure with growth.

  continue reading

316 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити