機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
プロダクトマネジメントトライアングルと各社の PM の職責と JD
プロダクトマネジメントは多くのソフトウェア企業が重要だと認識している役割だ。それにもかかわらず、「 プロダクトマネジメント」を正確な言葉で定義することは驚くほど難しい。自らを「プロダクトマネージャー」と呼ぶ人々は、企業ごとに全く違うこと… 記事によれば、プロダクトマネージャーはこれらの領域を健全に機能させることが役割であり、 機能がなければ自分で役割を演じたり、補う方法を見つける （たとえばデザイナーがいなければ、自分でデザインを行ったりデザイナーを雇う）「開発者-ビジネス」「ビジネス-顧客」「顧客-開発者」の融合領域における、各種の複雑さや衝突、トレードオフの統合を行うといったことが PM の職責であると理解しています。 逆に言えば、これらを俯瞰して見ることができる能力が PM には求められています。そうした意味で、PM は様々なことを広く学び、組織やビジネスの変化に柔軟に対応できる必要
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