Один вопрос, который часто задают наши клиенты, - как применить структуру к их инициативам в области науки о данных и машинного обучения, чтобы избежать постоянного проживания в впадине разочарования . Инвестиции в машинное обучение часто принимают вид академического исследовательского проекта с гибкими сроками и неограниченным или бессрочным бюджетом. «Медленный провал» - это норма, и приоритетность проектов определяется не потенциальным воздействием на бизнес, а предпочтениями команды...

Автоматизированная генерация прогнозов - Эван Шеффер , Сяона Ху и Мэтт Коллинз Знание того, что вам нужно и когда это нужно, было бы великой сверхдержавой. Представьте, что у вас есть предусмотрительность, чтобы запастись туалетной бумагой перед пандемией. Хотя задача предсказать, когда дезинфицирующее средство для рук станет официальной формой валюты, практически невозможна, гораздо более серьезные и важные проблемы уже решаются с помощью прогнозирования. Прогнозирование..

Часть 4: Помолвка В последнем посте, Исследование , я рассказал, почему соединение бизнес-задач с машинным обучением (ML) и краткое определение вашей цели являются такими важными элементами для успешной инициативы ML. В этом посте будет рассмотрено, как вы можете проверить, даст ли машинное обучение результаты, которые вы ожидаете и хотите в реальных условиях. Подтверждение концепции против подтверждения ценности Существует важное различие между доказательством концепции (POC) и..