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.
Через три итерации закона и иконку не обязательно, а пункт в соглашении при активации добавят :)
Свежо. Вовремя. Инновационно.
Ну не сходится в России сегмент доставки продуктов из магазинов по экономике. Инстакарт, с которого все копируют тоже не сходился, пока ценник за доставку не вырос в два раза и получился по сути премиум сервис.
Маржа на продуктах в отличие от доставки готовых блюд из ресторанов очень маленькая, магазин имеет 10-15% сверху. А это мало, чтобы делиться частью этой прибыли повышая оборот(кол-во клиентов). Так ещё надо решать проблемы сбора заказа, оплаты курьеров, логистики, разных оплошностей и так далее. И все это за некую микромаржу которой делится с тобой магазин.
Вот все и ищут внешнее финансирование. Только где выход потенциальный в прибыль не ясно. Может кто-то здесь знает детали?
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.