予測モデルの不確実性を減らすActive Learning, モデルの不確実性を予測結果に反映するThompson Sampling, オンライン最適化など
不確実性と上手く付き合う意思決定の手法
予測モデルの不確実性を減らすActive Learning, モデルの不確実性を予測結果に反映するThompson Sampling, オンライン最適化など
組織の拡大に伴うアジャイルなプロダクト組織構築 - KAKKA is not 閣下
Drivemodeというスタートアップにジョインしてから4年が経ちました。ジョインした（入社すると決めた）当時はまだシードラウンド以前であり、ファウンダー4人+エンジニア2人という状態でした。ですが今となっては組織も数十人規模まで大きくなってきています。 組織が大きくなるにつれ、様々な組織やマネジメントの問題に遭遇するようになり、今後もこれらと真剣に向き合わないといけません。 本記事では、これまでの経験を踏まえて、組織の成長に伴ってどのようなアプローチで組織や文化を構築すれば良いか、考えをまとめて書きます。 常に管理されたプロダクトバックログの重要性 いきなりですが、まずプロダクトバックログの話をします。 常に管理されているプロダクトバックログというものは非常に大切です。プロダクトバックログとは目的地に向かうための道筋であり、そこが空になっていたり、でたらめな状態だと、車（プロダクト）は暴
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