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.

Опубликовано

3 года назад

15.01.2021

Автор:

AppTractor

make sense podcast · О базовых понятиях Machine Learning и AI в продуктах с Анной Трушкиной

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