Machine Learning Budapest

Alapvető szerepek egy ML-projektben, az "utolsó mérföld"-probléma | Szaffenauer Judit | MLCast #5


Listen Later

Ehetei témáink során szemügyre vesszük, mik azok főbb ML-es szerepkörök, amelyek ma megtalálhatók (és keresettek) a munkaerőpiacon, hogy mi az az Utolsó Mérföld-probléma és hogyan kerüld el a saját ML-projektednél, valamint, hogy milyen állások tűnnek majd el és születnek az egyre jobban elterjedő AI-alapú megoldások hatására.  

0:00 - Bemutatkozás

1:05 - AI & Startup-kultúra Amszterdamban - állam, vagy magánkéz?

3:29 - Közösségépítési tippek kezdőknek

6:11 - Mik az új Machine Learninges projektek alapvető hibái - miért dől be az adatos projektek 80%-a? Az Utolsó Mérföld-probléma. Az említett cikk: https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

12:33 - Alapvető Machine Learninges munkakörök - engineer, scientist, analyst, leader - melyik mit csinál, mihez kell értenie?

21:13 - Hogyan kezdjünk Machine Learning projektet a cégünknél - hogyan kerüljük el az Utolsó Mérföld-problémát?

35:28 - A Hídember - új munkakör, vagy vezetői skill?

39:14 - Merre fejlődik az ML/AI területe Judit szerint? Milyen állások szűnnek meg, milyen új állások születnek?

51:59 - Judit elérhetőségei  


©2020, minden jog fenntartva



...more
View all episodesView all episodes
Download on the App Store

Machine Learning BudapestBy Machine Learning Budapest