Публикации по теме 'product-development'
4 лучших способа создать успешный AI MVP
Если вы находитесь на этапе, когда рассматриваете возможность создания MVP, вы, вероятно, уже добились нескольких целей на пути разработки продукта. Ключевые достижения будут включать в себя успешное создание, тестирование и оценку Proof of Concept (PoC), обеспечение технологической осуществимости и применяемого подхода для решения проблемы. Для решений ИИ и машинного обучения это выходит за рамки стандартных соображений программного обеспечения, и вы тщательно протестируете свою..
Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении продуктами
Автор: Сварадж Мишра
Введение
В современном цифровом мире быстрое развитие технологий открыло новую эру управления продуктами. Искусственный интеллект (ИИ) и Машинное обучение (ML) больше не являются просто модными словами ; они меняют способы разработки , продажи и поддержки продуктов. В этой статье мы рассмотрим глубокое влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на управление продуктами, предоставив идеи, примеры и стратегии использования этих..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..