11 материалов · приём действия · Управлять разработкой и доставкой
2026
Проверяем доступ
«Приходя в новый продукт или начиная работу с новой платформой для тестирования, первым делом нужно запускать проверочный эксперимент без изменений для валидации инфраструктуры.»
здесь это прозвучало
ВыступлениеProductSense’25 — Конференция по менеджменту продуктов · 2025
Проверяем доступ
«При оценке эффективности ML-модели на исторических данных используйте метод отложенной выборки: часть данных пустите на обучение, а часть оставьте в «черном ящике» для проверки.»
здесь это прозвучало
ВыступлениеProductSense’25 — Конференция по менеджменту продуктов · 2025
Проверяем доступ
«Перед запуском A/B-тестов на реальных пользователях ML-модели необходимо проверять через оффлайн-метрики (evals).»
здесь это прозвучало
ВыступлениеProductSense’25 — Конференция по менеджменту продуктов · 2025
Проверяем доступ
«Использование экспертных интервью с увлеченными сотрудниками внутри компании помогает выявить грубые ошибки алгоритма в узких предметных областях до запуска в производство.»
здесь это прозвучало
Видео38 минПроверяем доступ
«Перед настройкой ИИ под бизнес-задачу необходимо собрать качественный датасет из прошлых успешных решений.»
здесь это прозвучало
ВыступлениеProductSense’23 — Конференция по менеджменту продуктов · 2023
Проверяем доступ
«Использование триггерных метрик на аномалии (всплески регистраций, отправок SMS и обращений к API) позволяет отлавливать системный фрод до того, как он нанесет непоправимый урон.»
здесь это звучит 2 раза
Видео48 минПроверяем доступ
«Прежде чем использовать математическую модель для тестирования гипотез, нужно убедиться, что базовый прогноз метрик сходится с фактическими историческими данными.»
здесь это прозвучало
ВыступлениеProductSense Stories'20 · 2020
Проверяем доступ
«Перед запуском сложной фичи в продакшн всегда проводите офлайн-эксперимент на исторических данных.»
здесь это прозвучало
Видео36 минПроверяем доступ
«Когда продукт дорогой и сложный, экспертная консультация перед покупкой эффективнее скриптовых продаж и позволяет маленькой команде закрывать крупные сделки.»
здесь это прозвучало
Видео2 минПроверяем доступ
«На этапе внутренней разработки orientируйтесь на Data Science метрики, а при раскатке в продакшен оценивайте успех через бизнес-метрики в А/В-тестах.»
здесь это прозвучало
Видео28 минПроверяем доступ
«Перед стартом ИИ-проекта нужно проверить, можно ли точно сформулировать цель в математическом виде, измерять прогресс обучения и собрать достаточно данных.»
здесь это прозвучало
