全てのプロダクトマネージャーが知っておくべき５つの機械学習の限界と対策 – 未来の仕事 – Medium

コメント

注目のコメント

• 田中 和生

  ストックマーク株式会社 PMM（プロダクトマーケティングマネージャー）

  ・2019年02月17日

  アウトプット＝ビジョン×能力×意思力
  解決すべき課題を見つける上で、「社会はこうなっていないとおかしい」というある種のエゴみたいなものがないと、熱量高く、事業を作っていき、解決することは難しいですよね。#機械学習
  綺麗事のSDGsではなく、自分の原体験と結びついたSDGsを解決するために、機械学習を活用したいってストーリーはわかりやすいし、応援も得られやすい。
  それが揃っても、最後までやりきるという意思力がないと形にならない。
• 岡田 領

  東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker

  ・2019年02月17日

  "いちばん重要なのは目的です。どの機械学習のアルゴリズムを使うとか、どのデータにアクセスするとかのディスカッションの前に、まずは何が目的なのか、どういった問題を解決しようとしているのかをはっきりさせておくべきです。"
• 加賀美 文久

  人材業界 企画

  ・2019年02月18日

  問題があってそれを解決したいから解決手段を導入する。
  
  当たり前のように感じることが、こういうブームのときはおかしなことになりがち。導入すれば何か解決してくれるんだろう、と順番が入れ替わる。
  
  人材採用やコンサルも似たようなところがあって、目的が明確にないまま取り入れるとワークしないし、したとしても検証できない。何から考え始めるかって大切ですね。