Jak budować zespół data science - Barbara Sobkowiak - Britenet
Rozmawiamy m.in o:
- komponowaniu zepołu na podstawie kompetencji
- podejmowaniu decyzji w zespole i tzw. turkusowych organizacjach
- odchodzeniu osób z zespołu i konsekwencjach dla firmy oraz emocjach z tym związanych
- dobieraniu osób wg kompetencji oraz "na własne podobieństwo"
- wycenianiu projektów ML dla klientów zewnętrznych
- umiejętnościach eksperckich i managerskich
- przekazywaniu wiedzy ML wewnątrz organizacji
- czarnych łabędziach (historia indyka z ksiązki Nassima Taleba)
- problemach z modelami time series po wybuchu pandemii i wojny
- "human in the loop" w weryfikacji wyników z modelu
- brudnych danych
- sieciach neuronowych kontra "klasyczny ML"
- projektach, które się przeciągają lub ich zamawiający jest niezadowolony
Posłuchaj więcej odcinków na:
nieliniowy.pl - podcast na temat sztucznej inteligencji
Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS
