Connect with us

Медиа

ML в продукте: зачем, сколько стоит, когда нужен?

Иван Самсонов из VK рассказывает, как считать экономику внедрения AI «на коленке» и как дёшево закрыть потребность в ML с помощью open source решений.

Опубликовано

/

     
     

Задумывались, сколько ML в продуктах вокруг нас? Значит ли это, что каждой продуктовой компании теперь нужно иметь Data Science отдел? Иван Самсонов из VK рассказывает, как считать экономику внедрения AI «на коленке» и как дёшево закрыть потребность в ML с помощью open source решений. Бонусом вы узнаете, как с помощью машинного обучения можно не только решать боли пользователей, но и улучшать бренд компании.

Содержание:

  • 00:00​ — Представление спикера и темы
  • 00:29 — Где можно использовать ML
  • 02:03 — Этичность использования
  • 03:51​ — Развитие продуктов с ML
  • 07:40​ — Роль визионера и где его найти
  • ​13:35​ — Как запускать MVP с ML
  • 19:45 — Самые распространённые грабли
  • 23:36 — Выводы
  • 24:50 — Бонус: ML-бренд для компании
  • 27:00 — Ответы на вопросы

Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement

Популярное

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: