Публикации по теме 'product-management'


Утерянное руководство майя по изучению данных в быстро развивающихся стартапах
Модель машинного обучения полезна, только если она запущена в производство в нужное время. Без шуток! Вопрос в том, какие ключевые методы остались недосказанными при работе в быстрой и очень хаотичной среде? Достаточно ли основ искусственного интеллекта и степени информатики для создания масштабируемых моделей в реальной жизни? Это не так просто, как съесть сахарную вату. Руководствуясь интеллектуальным прогрессом, я решил сделать обзор своего прошлого опыта работы с..
Повысьте уровень своего машинного обучения, изучив управление продуктами и дизайн
Кросс-функциональное партнерство наиболее эффективно, когда вы начинаете отношения с понимания и сопереживания. Ранее я приступил к работе над новой ролью, связанной с созданием экосистемы машинного обучения для одного из новых продуктов Capital One. Я начинал с нуля. Стремясь понять продукт и вывести управление заинтересованными сторонами на новый уровень, я начал путешествие, чтобы узнать больше об управлении цифровыми продуктами и дизайне. Сообщество Data Science постоянно..
Ошибка архитектора программного обеспечения
Роль архитектора программного обеспечения, похоже, востребована как инженерами, так и командами, которые работают с инженерами. Существует основное убеждение, что хорошая архитектура поможет решить многие проблемы в будущем и откроет большую гибкость и скорость внутри команды инженеров. Хороший архитектор программного обеспечения может иметь большое значение для этих вещей, но, похоже, есть много команд, которые надеются нанять фигуру, похожую на мессию, в качестве архитектора..
Что такое обучение с подкреплением?
Другая категория неконтролируемого обучения связана с обучением с подкреплением. Обучение с подкреплением — это область машинного обучения, связанная с тем, как системы машинного обучения должны действовать в среде, чтобы максимизировать конкретный результат. Люди обучают систему (представьте себе хорошую собаку, плохую собаку) с положительным или отрицательным вознаграждением (по сути, числовым значением), когда оно правильное или неправильное. Reinforcement Learning with Human..
Как я, как менеджер по продукту, подойду к моему следующему полнотекстовому поиску активов с искусственным интеллектом…
На днях мне задали интересный вопрос: " Учитывая то, что вы узнали о поиске, обработке естественного языка и машинном обучении, как бы вы подошли к новому поисковому проекту с нуля?" Отличный вопрос, и теперь, когда у меня была пара дней, чтобы подумать о том, что я узнал из трех отдельных инициатив по поиску, вот некоторые предварительные мысли о том, как я мог бы реализовать магию управления продуктом… изложенные в этом посте в теме 4.5. заголовки … и, надеюсь, выполняются как можно..
Стоит ли обучать модель на сгенерированных данных?
Недавно сайт технических новостей The Information сообщил о внутренних опасениях Google относительно его большой языковой модели Bard. Считалось, что Бард частично обучался на выходе из OpenAI ChatGPT, что нарушало бы условия использования OpenAI. Этот вывод якобы был размещен на ShareGPT , веб-сайте, где пользователи делятся разговорами ChatGPT. С тех пор Google опроверг эти утверждения. Этот спорный вопрос повторяется десять лет назад, когда Google обвинил Microsoft в..
Найм менеджера по продукту: механизм принятия решений
ЛИДЕРСТВО ПРОДУКТА Найм менеджера по продукту: механизм принятия решений Оптимизация процесса отбора сотрудников с помощью данных и аналитики. Руководство по продукту и лидерству Сыграйте в игру 196 сентября — Создайте механизм принятия решений для найма. Какое на самом деле одно из самых трудных решений для руководителя продукта, которое оказывает большое влияние на формирование и управление продуктом для ваших клиентов? Наем нового человека — одно из самых важных решений,..