Co gwarantuje sukces projektów Machine Learning?
W projekcie Machine Learning możesz wykonać setki zadań, pójść wieloma ścieżkami, stracić dużo pieniędzy i nic nie osiągnąć lub niewiele…
Scenariusz może być też odwrotny, ale występuje rzadziej.
Większość rzeczy, które robimy nie ma sensu - nic nie wnosi lub wysiłek włożony w to zadanie jest kompletnie nieadekwatny do wartości, jaką otrzymujemy.
Większość projektów ML nie zostanie ukończonych lub będzie ciągnęła się długo i generowała wiele kosztów (czas, zaangażowanie ludzi, pieniądze wprost).
Jak można się uchronić się przed tym?
Co sprawia, że niektóre projekty ML się udają i generują ogromną wartość, a inne są jak czarne dziury, pochłaniają wszystko, ale niczego nie zwracają?
Aby dołączyć do webinarium, zapisz się przez na stronie: https://bit.ly/3rDto0o
Dlaczego opłaca Ci być na webinarium:
- dostaniesz cenne wskazówki od praktyka
- lepiej zrozumiesz, czym musisz skupić swoją uwagę, jeśli chcesz zacząć wdrażać ML
- dowiesz się, czego warto unikać, aby zaoszczędzić czas i pieniądze
- dowiesz się, jak zdecydować, które zadania warto wykonać, a na które szkoda czasu
- poznasz metodę działania i rozwoju Vladimira, która sprawdza się w każdym projekcie, nie tylko ML ;)
Dla kogo jest webinar:
- ML Engineer & Data Scientist
- programistów, analityków, BI
- osób decyzyjnych (CEO, CTO)
- Product lub Project Owners
- studentów PhD i pracowników akademickich
- osób początkujących, które dopiero wchodzą do branży