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Technology readiness levels for machine learning systems.
Lavin, Alexander; Gilligan-Lee, Ciarán M; Visnjic, Alessya; Ganju, Siddha; Newman, Dava; Ganguly, Sujoy; Lange, Danny; Baydin, Atílím Günes; Sharma, Amit; Gibson, Adam; Zheng, Stephan; Xing, Eric P; Mattmann, Chris; Parr, James; Gal, Yarin.
Afiliação
  • Lavin A; Pasteur Labs & ISI, Brooklyn, NY, USA. lavin@simulation.science.
  • Gilligan-Lee CM; NASA Frontier Development Lab, Mountain View, CA, USA. lavin@simulation.science.
  • Visnjic A; Spotify, London, England.
  • Ganju S; University College London, London, UK.
  • Newman D; WhyLabs, Seattle, WA, USA.
  • Ganguly S; NASA Frontier Development Lab, Mountain View, CA, USA.
  • Lange D; Nvidia, Santa Clara, CA, USA.
  • Baydin AG; Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA.
  • Sharma A; Unity AI, San Francisco, CA, USA.
  • Gibson A; Unity AI, San Francisco, CA, USA.
  • Zheng S; University of Oxford, Oxford, UK.
  • Xing EP; Microsoft Research, Bangalore, India.
  • Mattmann C; Konduit, Tokyo, Japan.
  • Parr J; Salesforce Research, San Francisco, CA, USA.
  • Gal Y; Petuum, Pittsburgh, PA, USA.
Nat Commun ; 13(1): 6039, 2022 10 20.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36266298
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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