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
