Alexey Moiseenkov
Отличный сервис. Только ведь разработчик таким образом отдаёт все данные в MyTarget и потом это один из поведенческих факторов вашей рекламной системы. Важно знать об этом.
Ради того, чтобы понимать суть. Вопрос умеет ли машинное обучение в определение чего-то на снимках (object detection) - конечно.
Умеет ли делать это в медицинских целях - ну само собой и в интернете и arxiv можно найти много работ и даже реализовать самому (о, чудо!). Можно почитать даже (просто первая попавшаяся ссылка).
Но главный вопрос всегда в точности метода и какой процент ошибок разного рода (ложноположительные и наоборот). И какие исследования в основе. А то вот эти новости пиар отделов надоели.
Не буду по сути тут что-то говорить, так как полный кринж. Другого слова не нашёл.
Забавно, что скорее всего они просто взяли white label своей же почты от и просто переделали цвета/иконку и добавили на сервак поддержку домена. Все. По сути бесплатно.
Марина ответила немного странно, она взяла за основные метрики активности те метрики, которые указывают (например Facebook) в квартальных отчетах для инвесторов, при том публично. Обычно эти отчеты несут крайне слабую нагрузку без пояснения. Помимо того, в них содержатся цифры по заработку с каждого пользователя (ARPU или похожая метрика).
Вопрос же автора предыдущей статьи и многоуважаемой аудитории VC был в том, что они хотят понять динамику активности (engagement метрики). И вот тут обычно существует четкое понимание, что важно (в случае рекламной модели есть четкие ответы см. цикл статей Sequoia Capital во вложении), например:
- median spent time daily by user (медианное проведенное время на пользователя в день)
- retention daily (главное не роллинг, так как без бенчмарка люди не видят разницу)
- количество постов на пользователя в день и динамика
- количество активных действий (не включая скроллинг, а только взаимодействие с контентом) на пользователя в день
Такие ответы или хотя бы обозначение этих ответов дает понимание, что действительно задумываетесь и отвечаете здесь по делу, а не чтобы загладить пиар повод.
Спасибо!
Все логично. Идёт тренд на приватность. Но как только они станут большие к ним придёт гос машина, фильтрация выдачи и так далее. Не ясно пока как эту парадигму развития обходить.
Новые идеи от Lambda School. Понимаю.
Администрация киберпространства KEKW
Достаточно популярный механизм. В Китае работает и очень успешно.
Тот самый момент, когда компания начинает навязывать многие функции и рекламу говорит о кризисе в росте выручке и улучшении продуктовых линеек. Единственная цель повысить LTV каждого клиента или пользователя.
В пэйпере допущена простая ошибка. Контекст модели на выход просто не вмещает решение задачи. Вот и все. Тут писал обзор https://t.me/chillhousetech/1087