Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

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

34:09
 
Поширити
 

Manage episode 513059340 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

375 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 513059340 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

375 епізодів

All episodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити