Co gwarantuje sukces projektów Machine Learning? | Webinar z praktykiem

Dołącz do DWthon - Hack outside the box (start 8 marca) 👉 bit.ly/3u3QXS7
Pobierz ściągę dedykowaną uczestnikom tego webinarium i inne, które będą powstawać, które będą publikowane na naszej grupie na Telegramie. Dołącz 👉 bit.ly/3db2Kru
👇👇 👇
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 latami 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?
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 ;)
Więcej o DataWorkshop:
👉 kurs Praktyczne uczenie maszynowe: bit.ly/3jk76fY
👉 o nas: bit.ly/3hNdg7k
👉 fb: bit.ly/2P2NiRb
👉 fb group: bit.ly/2Ev5voq

[@atn5092]

Dziękuję bardzo

[@inesblumen7481]

słychać

[@inesblumen7481]

cześć