Description
今回のエピソードは「課題解決の選択肢として機械学習を選択できるということ」の第一回になります。
ML Enablement Workshopというドキュメントをもとに「課題解決の選択肢として機械学習を選択できる」ということの意味について深掘りしていきます。
ワークショップはどのような目的・構成になっているのか?
ワークショップがどのように優れているのか?
掘り下げていきます。
ML Enablement Workshop : https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop
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今回のエピソードは「R&Dから実用プロダクトを生み出すプロダクトマネジメント」の第2回になります。
CADDiのテクニカルプロダクトマネージャとData&Analysisグループのエンジニアリングマネージャーを兼務されているいまいさんをお迎えして、CADDiのプロダクト・機械学習の活用内容・データサイエンティストが事業に貢献するために必要な組織設計などについて深堀りしていきます。
いまいさん:https://twitter.com/imaimai0
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Published 06/20/24
今回のエピソードは「R&Dから実用プロダクトを生み出すプロダクトマネジメント」の第1回になります。
CADDiのテクニカルプロダクトマネージャとData&Analysisグループのエンジニアリングマネージャーを兼務されている、いまいさんをお迎えして、CADDiのプロダクト、機械学習の活用内容、データサイエンティストが事業に貢献するために必要な組織設計などについて、深堀りしていきます。
いまいさん:https://twitter.com/imaimai0
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Published 06/20/24
今回のエピソードでは、「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の著者であるカレーちゃんをお迎えして、出版された書籍や最近のLLMs事情について深掘りしていきます。
カレーちゃん: https://twitter.com/currypurin
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Published 04/03/24