Uczenie maszynowe dla biznesu
Karolis Urbonas
Head of Machine Learning & Science, Amazon
Scentralizowana – wszystkie funkcje danych w jednym zespole. Sprawdza się w małych firmach i startupach. Spowalnia działanie wraz z rozwojem organizacji
Zdecentralizowana – każda jednostka biznesowa lub dział ma własne funkcje danych. Sprawdza się w dużych firmach. Stwarza problemy z zarządzaniem danymi, spójnością definicji i redundancjami
Hybrydowa – infrastruktura, definicje, metody i narzędzia są scentralizowane, natomiast wdrożenia i prototypowanie – zdecentralizowane
Uczenie maszynowe dla biznesu