AI/ML을 핵심으로 사용하는 제품을 만드는 방법이 궁금하십니까? AI/ML 제품에 특정한 데이터, 훈련, 경험 및 기타 장단점의 미묘한 차이를 알고 싶으십니까? 핵심은 이미 입증된 기본 사항의 조합과 현재 신기술을 위해 형성되고 있는 휴리스틱을 인식하는 것입니다. 이는 AI/ML을 처리하기 위해 진화된 것으로 이미 알고 있는 프레임워크와 특히 AI/ML을 염두에 두고 만들어진 새로운 프레임워크입니다. 나는 이 모든 질문(그리고 그 이상)에 답하는 데 도움이 될 Maven을 통해 집단 기반 과정을 제공할 계획입니다! 자세한 내용을 보려면 계속 읽어보세요… 나의 투쟁과 당신의 이득 나는 내 경력 동안 이러한 질문에 대해 노력하고, 분투하고, 실험하고, 실패하고, 성공했습니다. 여기에는 GitHub, Google의 핵심 기계 학습 팀, Google의 People + AI 가이드북, Cognizant, Facebook Reality Labs의 포털 장치, IPsoft의 Amelia 및 Philosophie의 AI 디자인 컨설팅 작업 경험이 포함됩니다. 2017년 AI 패턴에 대한 첫 작업과 2018년 O'Reilly AI Conf에서 AI를 위한 디자인 사고 워크숍 이후로 저는 이러한 개념을 반복해 왔습니다. "디자인적 사고"가 인기를 끌기 시작하더라도 우산을 이해하기 위해 사용한 방법론은 여전히 ​​도움이 됩니다.