Estás hablando del problema del arranque en frío:
Tiene un producto cuyo valor se basa en algoritmos de aprendizaje automático subyacentes. Esos algoritmos están entrenados en la entrada del usuario, que no tiene cuando está comenzando. Entonces, ¿por qué los usuarios le darían esa entrada, dado que no obtienen ningún valor porque los algoritmos no están listos?
Hay algunas formas de solucionar ese problema:
- Cómo construir una aplicación para educación
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- ¿Es un 'predictor de la siguiente palabra' que hice el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural?
- ¿Qué es un codificador / decodificador en aprendizaje profundo?
- Si pudieras elegir cinco miembros perfectos para un equipo de desarrollo de aprendizaje automático y en la nube, ¿qué habilidades requerirías que tuvieran?
- Cree un producto con una propuesta de valor secundaria que no se base en el algoritmo. Algo que sea lo suficientemente convincente como para que los usuarios utilicen el producto, proporcionando los datos, pero es independiente sin la parte ML. Es más fácil decirlo que hacerlo, lo sé.
- Bootstrap la parte de ML: digamos que su producto es un motor de recomendación genial. Obviamente, los usuarios obtienen valor de la parte de recomendación, pero no puede construir el algoritmo hasta que haya visto suficientes usuarios. Entonces, ¿por qué no hacer que un equipo seleccione manualmente las recomendaciones hasta que tenga suficientes datos para entrenar el algoritmo? Esto no siempre es escalable, pero funciona.
- Dependiendo de lo que se supone que está haciendo la parte de ML, es posible que pueda encontrar fuentes de datos disponibles públicamente para entrenar un modelo inicial que no sea perfecto, pero que sea lo suficientemente bueno como para aportar valor a sus usuarios iniciales y, por lo tanto, para iniciar .
He abordado algunas preocupaciones relacionadas más amplias aquí:
La respuesta de Yuval Ariav a ¿Cómo puedo pagar el equipo para MVP mientras soy una startup sin fondos?
