Product-driven подход к машинному обучению. Андрей Законов, Яндекс

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Создание функционала на базе машинного обучения — процесс сложный. Труднее всего оценивать сроки разработки и прогнозировать качество. Но эти проблемы можно победить, если применить продуктовый подход — решать конкретные боли пользователей, определять ценность и проверять гипотезы с помощью экспериментов.

Андрей Законов — CPO Алисы в Яндексе (сейчас) и директор по росту и исследованиям ВКонтакте (до этого). В лекции он делится своим опытом разработки фич на основе ML для ВКонтакте — анализирует несколько кейсов из своей практики и рассказывает пошаговую методику создания фичи.


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: