Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.

Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.

Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.

• засилье KPI с последующей деградацией продукта, которое по менеджерской логике должно увеличивать DAU;
  
• деградация корпоративной культуры из-за офисных интриг и карьеризма;
  
• снижение продуктивности разработчиков из-за бесконечных совещаний, созвонов, отчётности и использования ПО для «повышения эффективности» (таск-трекеры, тайм-трекеры, календари и проч.);
  
• цифровое истощение и выгорание сотрудников.

К сожалению, ситуация в современном ИТ мире (и не только) складывается таким образом, что людей, способных создавать что-то полезное становится меньше, а количество специалистов, желающих управлять ими становится всё больше. Этих сотрясателей воздуха распознать не составляет труда. Их общий стиль управления сводится к формуле – что нам стоит дом построить, нарисуем – будем жить. Они употребляют много импортных слов без особого смысла, их рабочий график состоит в основном из конф-коллов, совещаний, участия в различных семинарах/вёбинарах и тренингах по эффективности управления. Эти просветлённые личности всегда впереди планеты всей эффективно управляют в сторону быстрее/больше/дешевле не важно чем. Как правило, они не отягощают свой мозг вниканием в детали того, чем пытаются управлять

Новый закон об электронных повестках потенциально касается практически всех российских мужчин от 18 до 70 лет. Я узнал у адвоката со специализацией в вопросах мобилизации, чем конкретно нам грозят эти нововведения, и можно ли как-то «выписаться из военкомата» удаленно.