Charla acerca de algunos casos de éxito y muchas recomendaciones mas allá de los modelos de datos. Específicamente hablo de las cuestiones organizativas, de relacionamiento y de negocios alrededor de los modelos y sistemas de inteligencia artificial en general y machine y deep learning en particular.

1. Success Stories in ML

2. Speaker
Carlos José Barroso
@cjbarroso
linkedin.com/in/cjbarroso
cbarroso@machinalis.com

4. Discover a business model

5. 2) Org Goals 3) Product goals
1) ML Value
Propositions
7) Stakeholders 8) Final User
4) Data Input 9) Technical Output
6) Competitive
Landscape
5) Costs & Debt.
Structural
restrictions. 10) Business Impact
11) Growth
12) Live Evaluation and Monitoring
Technology
Users
Business
This is a WIP, please contact me for more information and/or help to fill your first iteration of the ML Value Proposition Canvas

6. Getting
the
data

7. Prove your
theories with
SCIENCE

8. Build an MVP.
Really. Minimum.

9. Capture all the
value

10. ¿Mas preguntas?
Carlos José Barroso
@cjbarroso
linkedin.com/in/cjbarroso
cbarroso@machinalis.com
Slides: https://goo.gl/rC4w2H