За последнее десятилетие я работал с очень талантливыми командами специалистов по данным из нескольких различных отраслей, включая маркетинг, рекламу, автомобилестроение, финансовые услуги и кибербезопасность.

Я принимал участие в большинстве этапов жизненного цикла, работал с руководителями и заинтересованными сторонами по множеству различных функций и видел, как последние достижения в области машинного обучения достигли немыслимого уровня зрелости.

К счастью, одной вещью, с которой я не столкнулся, является отсутствие необходимого спонсорства и ресурсов. Тем не менее, я должен признать, что многие организации все еще пытаются превратить эти достижения в ощутимую прибыль. К сожалению, большинство проектов машинного обучения застревают на стадии проверки концепции, так и не достигнув клиентов и не получив дохода.

По указанным выше причинам я недавно инвестировал в выяснение того, какие основы позволяют организациям стать успешными предприятиями машинного обучения.

Конференция

В процессе изучения этих ключевых выводов меня пригласили выступить с докладом на Международной конференции «Машинное обучение для предприятий в Риме», и я решил представить обзор уроков и ошибок, которые я извлек при управлении машинным обучением. продукты".

Статьи

Продолжая эту тему, я более подробно развил эти концепции в серию статей, опубликованных в блоге Helixa, посвященном исследованиям рынка. В частности, я выделил 4 основные области, которые заслуживают более подробного анализа:

  1. Начало работы с пониманием и внедрением машинного обучения
  2. Разработка правильного продукта машинного обучения: от стратегии к требованиям
  3. Планирование в условиях неопределенности: гибкость в машинном обучении
  4. Построение сбалансированной команды по машинному обучению

Технический документ

Кроме того, величайший артефакт появился совсем недавно в виде визуально привлекательного технического описания, в котором объясняются и охватываются многие нетехнические аспекты, которые я считаю полезными для менеджеров, желающих внедрить машинное обучение в свои организации.

Я хотел бы поблагодарить Райана и Лайю из маркетинговой команды Helixa за их прекрасную работу по редактированию, оформлению и планированию этого документа.

Пожалуйста, помогите мне поделиться им в вашей сети и поделитесь своими мыслями 💡 в комментариях ниже.

Первоначально опубликовано на https://datasciencevademecum.com 30 ноября 2020 г.