ML в продукте: зачем, сколько стоит, когда нужен Иван Самсонов, VK

Задумывались, сколько ML в продуктах вокруг нас? Значит ли это, что каждой продуктовой компании теперь нужно иметь Data Science отдел? Иван рассказывает, как считать экономику внедрения AI «на коленке» и как дёшево закрыть потребность в ML с помощью open source решений. Бонусом вы узнаете, как с помощью машинного обучения можно не только решать боли пользователей, но и улучшать бренд компании. 00:00​ — Представление спикера и темы 00:29 — Где можно использовать ML 02:03 — Этичность использования 03:51​ — Развитие продуктов с ML 07:40​ — Роль визионера и где его найти ​13:35​ — Как запускать MVP с ML 19:45 — Самые распространённые грабли 23:36 — Выводы 24:50 — Бонус: ML-бренд для компании 27:00 — Ответы на вопросы Посмотреть презентацию Ивана: Другие доклады с митапа в плейлисте: Подробнее о продуктовой культуре в Авито: AvitoTech — это команда инженеров Авито. Подпишитесь на наш канал, со