Как не работать в стол: управление проектами с высокой ценой ошибки

23 мая 2018

Почему вокруг так много статей и выступлений про машинное обучение, но большая часть проектов так и не добирается до промышленного внедрения? Алексей Арустамов выступил с докладом в офисе Яндекса и поделился своим опытом управления проектами с высокой ценой ошибки.

Модели машинного обучения нужно уметь не только разрабатывать, но и «продавать» бизнес-заказчику. Если у него не будет понимания, почему предлагается именно такое решение, то всё закончится статьёй в журнале и докладом на конференции. Недостаточно построить модель, надо, чтобы бизнес в эту модель «поверил».

В выступлении рассказывается о ключевых моментах на которые необходимо обращать внимание, чтобы повысить вероятность реального применения в бизнесе построенных моделей.

Вот только некоторые из вопросов, которые затронул Алексей в своем докладе:

  1. Зачем интерпретировать полученные результаты?
  2. Почему люди не любят доверять черному ящику?
  3. Как доказать заказчику эффективность модели?

В рассмотренном кейсе построения скоринговой карты описывается подход к ведению проекта и оформлению результатов, способствующий повышению доверия к результату и снижающий вероятность работы «в стол».

Те, кто предпочитает текстовый формат, могут ознакомиться с расшифровкой доклада в блоге Яндекса на Хабре

pdfКак не работать в стол - управление проектами с высокой ценой ошибки.pdf

Смотрите также