Views

e-Mails

Receba ESTE conteúdo por e-mail sempre que publicarmos:

Machine Learning - O que os Gerentes de Produtos Precisam Aprender?


Artificial Intelligence, Deep Learning e Machine Learning - o que fazer se não entende o que tais expressões querem dizer? Aprender. Caso contrário se tornará um dinossauro dentro de 3 anos.” Mark Cuban

Inteligência Artificial:

Machine Learning - Aprendizado de Máquina - mudará o mundo mais do que qualquer outra tecnologia, ao longo das próximas décadas. Para tirar proveito da revolução do ML - Machine Learning os Gerentes de Produtos devem mover-se rapidamente, cercando-se das ferramentas necessárias. Ou então, ficarão perdidos na obscuridade da poeira, pois muitas empresas de tecnologia de ponta já estão aproveitando o ML para criar novas oportunidades de negócios.


As mais novas ferramentas de Inteligência Artificial para o seu Negócio

Esse é o motivo pelo qual acredito que cada Gerente de Produto deva tanto entender o que é ML, quanto aproveitar esse conhecimento para dar um salto qualitativo e quantitativo através dele.


O quê?

Por um momento, faça uma pausa e reflita sobre todos os produtos que usa diariamente. Aposto que todos utilizem algum tipo de Aprendizagem de Máquina em seus produtos. Aqui estão alguns que, suponho, todos usemos:

Google 
Tenta responder às dúvidas com os melhores resultados possíveis? Este é um excelente ranking de problemas - que ajuda seus usuários a encontrarem a coisa certa quando procuram.

NetflixRotten Tomatoes ou Spotify 
Sugere filmes ou músicas para clientes interessados? Este tipo de recomendação pode ser um problema - Dê aos usuários coisas que eles possam estar interessados, sem que explicitamente estejam buscando.

Gmail
Marca e-mails como Spam ou Não Spam? Este pode ser um grande problema de classificação - Descobrir o tipo de conteúdo que alguma coisa tem.

Detecta rostos através do Facebook ou do Google Photo? Esta também é uma classificação problema.

E a lista poderia continuar crescendo, como quando entramos na Amazon para comprar um livro e vemos a relação de títulos sugeridos, mas eu acho que entendeu o meu ponto. O Machine Learning está em toda parte, vai derrubar indústrias e seus produtos. Se puder pensar além, indo mais longe, verá que essa é próxima plataforma de tecnologia de onde surgirão novos líderes (Caso pense que ML é uma moda passageira, lembre-se que muitos pensaram a mesma coisa sobre a web em 1998, ou sobre mobilidade em 2008).

Como Gerente de Produto, precisa compreender o estado atual do ML, as oportunidades e técnicas, tais como o DLDeep Learning (Aprendizagem Profunda) para auxiliar no processo de adequação dos seus produtos, privilegiando seus clientes.

Quando digo que 'precisa compreender o estado atual do ML', não significa que precise ter um conhecimento aprofundado de Algoritmos ML, ou que seja capaz de modelar algoritmos (o que seria bom se pudesse).

Bem, seria importante ao menos conhecer o suficiente para responder a estas perguntas abaixo:


  • Quanto valor o ML adicionará a seu produto?
  • O que o ML pode conseguir para seu produto, e o que seria necessário para executá-lo (mais dados, melhor algoritmo, etc) - em sentido técnico ?
  • Consegue identificar a diferença entre hype e real-achievable ​​a partir do ML?


Além disso, ao trabalhar com produtos que usam o ML (o que será muito frequentemente), deve certificar-se de entender:


  • Que há muito muitas maneiras pelas quais a aprendizagem da máquina pode criar a ilusão de estar certo quando não é - aprender a capturar isso.
  • Quanto amostra de dados serão necessários para que suas previsões pode ser considerado verdadeiro no mundo real.
  • Essa preparação de dados serão responsáveis ​​de 80-90% do tempo de um desenvolvedor


Como?

Uma simples pesquisa no Google sobre 'Aprendizagem de Máquina para iniciantes' pode dar-lhe mais de um milhão de resultados. Para facilitar as coisas sugiro alguns livros na Amazon sobre os melhores recursos para aprender sobre ML:




Deixe seus comentários, compartilhe este artigo!
⬛◼◾▪ Social Media ▪◾◼⬛
• FACEBOOK • TWITTER • INSTAGRAM  • TUMBLR   GOOGLE+   LINKEDIN   PINTEREST
⬛◼◾▪ Blogs ▪◾◼⬛
• SFE®  • SFE Tech®  • SFE Terms®  • SFE Books®  • SFE Biography®
⬛◼◾▪ CONTATO ▪
brazilsfe@gmail.com

Nenhum comentário:

Postar um comentário