Artwork

A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

A Practical Guide to Measuring Business Impact in AI/ML Projects

34:09
 
Megosztás
 

Manage episode 513059340 series 3474148
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-practical-guide-to-measuring-business-impact-in-aiml-projects.
Measuring AI impact made clear: experiments, causal methods, and sanity checks to separate real improvement from coincidence.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #ml, #performance-measurement, #product-management, #analytics, #causal-inference, #experimentation, #ai-business-impact, and more.
This story was written by: @vladyslav_chekryzhov. Learn more about this writer by checking @vladyslav_chekryzhov's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Behind every “AI success” headline lies a harder question - did it really work? This article gives a structured look at how to measure what your system truly changes - starting with experiments, extending to causal methods, and ending with practical checks for trust. A readable overview for those entering the space between data science and product impact - a space still few teams navigate well.

  continue reading

386 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 513059340 series 3474148
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-practical-guide-to-measuring-business-impact-in-aiml-projects.
Measuring AI impact made clear: experiments, causal methods, and sanity checks to separate real improvement from coincidence.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #ml, #performance-measurement, #product-management, #analytics, #causal-inference, #experimentation, #ai-business-impact, and more.
This story was written by: @vladyslav_chekryzhov. Learn more about this writer by checking @vladyslav_chekryzhov's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Behind every “AI success” headline lies a harder question - did it really work? This article gives a structured look at how to measure what your system truly changes - starting with experiments, extending to causal methods, and ending with practical checks for trust. A readable overview for those entering the space between data science and product impact - a space still few teams navigate well.

  continue reading

386 epizódok

Все серии

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás