Публикации по теме 'product-management'
Всегда нажимай
Этот год будет моим самым большим еще. Не в стиле «Новый год — новый я», но у меня есть очень четкие цели и ключевые показатели эффективности (KPI) для каждой из них. Эти изменения произошли не с изменением даты в январе 2016 года, они произошли в результате размышлений и анализа того, что именно мне нужно для достижения моего собственного уровня успеха. Откровенно говоря, если бы у меня был момент «Приходи к Иисусу» в июле, я бы написал это тогда, но, увы, я старше и мудрее. Я понимаю,..
Заметки о 10 принципах прикладного ИИ - Как внедрить ИИ в программное обеспечение (грузинские партнеры белые…
Я уже некоторое время думал о применении ИИ. Мой самый большой вопрос: как создавать продукты, ориентированные на AI / DL. Раньше я использовал ментальную модель, думая об интеграции AI / ML / DL в программные продукты двумя следующими способами:
Методы AI / ML / DL проявляются как функции в данном продукте. Эти функции могут быть видимыми или невидимыми для конечных пользователей. В аналитическом продукте, таком как модуль Einstein от Salesforce, методы AI / ML / DL находятся в центре..
Движение #NoEstimates - бессмысленное увлечение
#NoEstimates не так революционен, как люди пытаются заставить вас поверить
Движение #NoEstimates набирает все большую популярность. Я хотел понять почему, поэтому моя команда экспериментировала с этим в течение 3 месяцев. Проработав с ним четверть квартала, я не считаю, что это так сильно меняет правила игры, как пытаются убедить нас сторонники #NoEstimates.
Не имеет большого значения, сколько времени команда тратит на оценку. Это принципиально не меняет способ работы команды..
Будущее управления продуктами, переплетенное с машинным обучением:
Автор Льюис Дж. Рэймонд
Почему управление продуктом важно в машинном обучении и искусственном интеллекте и как оно повлияет на будущее всех предприятий?
И машинное обучение, и искусственный интеллект бесспорно выводят мировые технологии и экономический статус на новый уровень. Страны, применяющие эту технику, получают поразительные преимущества.
Машинное обучение и искусственный интеллект меняют то, как мы взаимодействуем с миром. Точно так же отрасли пытаются разработать более..
Моя первая модель машинного обучения, основанная на моих данных о впечатлениях/реакциях в LinkedIn.
Я хотел иметь возможность приблизительно предсказать, сколько показов я получу, основываясь на данных о предыдущих реакциях в LinkedIn.
Поэтому я построил регрессионную модель на основе своих впечатлений и реакций.
прогноз_реакции (20 реакций) = 2524 показа
прогноз_реакций (80 реакций) = 10 036 показов
Вот краткое описание того, как это работает:
Я наношу точки, а затем определяю линию, используя случайные параметры. Затем я рассчитываю стоимость, т.е. общая разница всех точек..
Останавливаться! Не закрывайте функции машинного обучения
Останавливаться! Не ограничивайте возможности машинного обучения
Общие проблемы, с которыми вы столкнетесь, если ваша функция ML не бесплатна
Во многих компаниях, где машинное обучение (МО) не является основным бизнесом, существует тенденция размещать МО как закрытые функции, т. е. функции, которые доступны только в том случае, если вы платите за них больше, т. е. как способ увеличения продаж продукта. .
В этой статье я утверждаю, что функции машинного обучения должны быть..
Манифест машинного обучения
После нескольких месяцев содержательных дискуссий, отзывов и исследований я решился предложить список из 42 принципов для более целостных инициатив в области машинного обучения.
Инженеры данных, Agile-практики, операторы и инженеры по машинному обучению, специалисты по данным, юристы по вопросам конфиденциальности и все люди в мире, затронутые радикальным преобразованием экономики и рабочих мест, которые революционизируют наше мышление, сопротивляются росту близорукости данных. Поэтому..
