Как избежать создания правильного решения неправильной проблемы? Введение Знаете ли вы, почему большинство продуктов обработки данных терпят неудачу? Это потому, что они не всегда соответствуют реальным целям компаний. Поэтому, если вы действительно хотите создать хороший информационный продукт, начните с миссии . Убедитесь, что у вас есть реальная проблема и четко определенный объем с самого начала, то есть что-то, что может адаптироваться к бизнес-задачам..

Руководство, которое поможет вам в процессе разработки машинного обучения. Проекты машинного обучения сложны, и для снижения рисков важно понимать процесс. Рисков может быть много, от решения несуществующей проблемы до построения модели, которая не соответствует какому-то требованию. Существует множество сред для работы, которые могут помочь вам на протяжении всего процесса разработки машинного обучения. Для проектов данных наиболее распространенным является CRISP-DM (межотраслевой..

Выводы аэрокосмического инженера, ставшего специалистом по обработке данных Это часть II из двух частей, посвященных продуктам машинного обучения (ML). В части I : Чему традиционное производство может нас научить о информационных продуктах я провожу параллели между физическими продуктами и продуктами машинного обучения. Во второй части я обсуждаю, как эти сходства могут помочь специалистам по обработке данных и организациям, работающим с данными, подойти к разработке продукта и..

Идеи аэрокосмического инженера, ставшего специалистом по данным Это вторая часть серии из двух статей, посвященных продуктам машинного обучения (ML). В Части I : Что может рассказать нам традиционное производство о продуктах с данными я провожу параллели между физическими продуктами и продуктами ML. Во второй части я расскажу, как эти сходства могут помочь специалистам по данным и организациям, занимающимся данными, подойти к разработке продуктов и снизить риски, связанные с..

10 проблем, с которыми столкнутся руководители внутренних данных при создании прибыльного информационного продукта Удовлетворение внутренних и внешних клиентов - это не одно и то же. Что лидерам в области науки о данных, аналитики и инженерии нужно знать о беспорядочном мире рождения нового коммерческого продукта, управляемого данными? Давайте поговорим о продуктах для обработки данных на вторую очередь, особенно о тех, которые создаются внутренними командами, которым теперь поручена..