Публикации по теме 'product-design'
Внутренняя ценность продуктов ИИ
КОДЕКС
Внутренняя ценность продуктов ИИ
И 4 шага успешного цикла искусственного интеллекта
Как вы проводите различие между физическими продуктами, программными продуктами, платформами в их первозданном виде и продуктами ИИ?
Один из способов - рассмотреть скорость, с которой увеличение числа пользователей влияет на ценность продукта.
Физические продукты
Мы классифицируем физические продукты как любые продукты, которые являются окончательными, когда вы их покупаете. Под этим..
Вект - Эпизод I: Маленькие начинания
Не в далекой-далекой галактике, а в крошечной квартирке рядом с одним из каналов в Амстердаме я решил, что хочу стать лучше в сборке/программировании для iOS. Как продуктовый дизайнер, я всегда был очарован цифровыми продуктами, и обычно это увлечение (когда речь идет о побочном проекте) выражалось в идеально спроектированных мокапах, которые живут в идеальном мире… Поедают пыль. Я почувствовал, что пришло время попытаться построить один из них самостоятельно.
С тех пор, как Apple..
Ваша работа не в том, чтобы писать хороший код…
Хотел бы я, чтобы это было чем-то, что я понял раньше в своей жизни как разработчик программного обеспечения.
Когда вы начинаете, вы хотите писать красивый код, самодокументирующийся код, вы хотите писать тесты, чтобы убедиться, что ваш код надежен, вы хотите должным образом писать комментарии на уровне классов и методов. Затем, когда вы пишете программное обеспечение в течение нескольких лет, вы хотите спроектировать хорошее программное обеспечение. Вы хотите использовать шаблоны..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..