全てのプロダクトマネージャーが知っておくべき５つの機械学習の限界と対策
機械学習とはそもそも現実の世界のユーザーの抱える問題を解決、もしくはユーザーの要望に応えるために使うツールであるはずです。このことを理解せずに、このクールなAIテクノロージーをまずは自分のプロダクトに組み込んでみようとするとおかしなことになり、最終的にはお金と時間の無駄になります。 シリコンバレーは特にですが、もちろんそれ以外の場所からも毎日のようにAIを使った新しいスタートアップが出てきています。しかしその中には、たしかにテクノロジー的にはすごいのですが、結局誰の問題も解決していないために、結局はそのテクノロジーを目当て、もしくはそれより最悪の場合は、アクハイアーといって、単に人材目当ての買収で終わってしまうというケースをよく見かけます。そうならないためにも、機械学習を使うことが目的になるのを避け、何の問題を解決しようとしているのかを最初にしっかりと時間をかけて定義するべきです。 今日は
あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita
ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。 それでは、以下抜粋です。 間違い１
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