Stay current on JavaScript, Node, and Front-End development. Learn from experts in programming, careers, and technology every week. Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/javascript-jabber--6102064/support.
…
continue reading
Nội dung được cung cấp bởi Charles M Wood. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Charles M Wood hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !
Unraveling the Complexities of Model Deployment in Dynamic Marketplaces - ML 151
MP3•Trang chủ episode
Manage episode 417673777 series 2977446
Nội dung được cung cấp bởi Charles M Wood. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Charles M Wood hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Deeksha Goyal is the Senior Machine Learning Engineer at Lyft and Michael Sun is the Staff Software Engineer at Lyft. They delve into the intricacies of machine learning and data-driven technology. In this episode, they explore the challenges and innovations in deploying models into production, particularly focusing on the real-world implications of ETA (Estimated Time of Arrival) modeling at Lyft. They share valuable insights, from the complexities of A/B testing and long-term impact assessment, to the dynamic nature of handling real-time data and addressing unpredictability in route predictions. Join them as they journey through the world of model deployment, bug identification, and career development within the fast-paced environment of Lyft's data-driven infrastructure.
Sponsors
Socials
Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/adventures-in-machine-learning--6102041/support.
…
continue reading
Sponsors
Socials
Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/adventures-in-machine-learning--6102041/support.
209 tập
MP3•Trang chủ episode
Manage episode 417673777 series 2977446
Nội dung được cung cấp bởi Charles M Wood. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Charles M Wood hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Deeksha Goyal is the Senior Machine Learning Engineer at Lyft and Michael Sun is the Staff Software Engineer at Lyft. They delve into the intricacies of machine learning and data-driven technology. In this episode, they explore the challenges and innovations in deploying models into production, particularly focusing on the real-world implications of ETA (Estimated Time of Arrival) modeling at Lyft. They share valuable insights, from the complexities of A/B testing and long-term impact assessment, to the dynamic nature of handling real-time data and addressing unpredictability in route predictions. Join them as they journey through the world of model deployment, bug identification, and career development within the fast-paced environment of Lyft's data-driven infrastructure.
Sponsors
Socials
Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/adventures-in-machine-learning--6102041/support.
…
continue reading
Sponsors
Socials
Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/adventures-in-machine-learning--6102041/support.
209 tập
Tất cả các tập
×Chào mừng bạn đến với Player FM!
Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.