BM99 – Kluczowe role w projekcie Machine Learning
Dlaczego większość projektów Machine Learning nie odnosi sukcesu lub wręcz upada?Jakie role są kluczowe, aby projekt miał szansę przeżyć i przynieść wymierne korzyści?Posłuchaj tego odcinka podcastu, aby odpowiedzieć na te i wiele innych pytań, które zwiększają szansę na powodzenie projektów klasy R&D w branży Data Science i Machine Learning.
Wprowadzenie do tematu projektów ML i ich często nieudane zakończenia.
Opisanie trzech kluczowych ról: marzyciel, kierownik i wykonawca.
Analiza problemu budowania infrastruktury przed zbieraniem danych.
Analiza skutków biurokracji w projektach R&D i potrzeby innowacji.
Analiza problemu braku kierownika i konsekwencji na sukces projektu ML.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Jakie role są kluczowe, aby projekt miał szansę przeżyć i przynieść wymierne korzyści?
Posłuchaj tego odcinka podcastu, aby odpowiedzieć na te i wiele innych pytań, które zwiększają szansę na powodzenie projektów klasy R&D w branży Data Science i Machine Learning.