Медиа
make sense: О базовых понятиях Machine Learning и AI в продуктах
Самое главное, что требуется от менеджера продукта, — постановка задачи. Если ты работаешь с Data Scientist, ты должен четко понимать, какая проблема, какая гипотеза и под что мы оптимизируем. В зависимости от того, как поставлена задача, Data Scientist будет подбирать правильный алгоритм.
Собеседник: Анна Трушкина, Senior Product Manager, League Inc
Ведущий подкаста: Юра Агеев
В выпуске:
- 1:11 — Анна рассказывает о себе
- 2:46 — Как развивается применение Machine Learning
- 4:33 — В чем разница между Machine Learning и Artificial Intelligence
- 5:17 — Как Deep Learning соотносится с Machine Learning
- 6:16 — Где не стоит применять AI
- 7:58 — Как использовать AI для улучшения работы агрегатора
- 10:38 — Как Machine Learning повышает эффективность выдачи агрегатора для разных типов пользователей
- 14:51 — Насколько глубокие технические знания и навыки нужны менеджеру продукта
- 18:01 — В каких областях работы с алгоритмами важен вклад менеджера продукта
- 20:05 — С чего начать погружение в тему AI и Machine Learning
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
-
Разработка1 месяц назад
Осваиваем ViewModel в Android: «можно» и «нельзя» — Часть 1
-
Статьи1 месяц назад
Что такое состояние гонки (race condition)
-
Рекламные сети1 месяц назад
Telega.in (Телега. ин) – обзор и отзывы. Маркировка рекламных материалов.
-
Медиа1 месяц назад
Разработка новостного приложения. Часть 4