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ヘレン・ミレンは、35年のパートナーであるテイラー・ハックフォードは、彼女を美しく感じさせず、そのように気に入っていると言います

ヘレン・ミレンは仕事で忙しいのと同じくらい、テイラー・ハックフォードとの長年の結婚を含む彼女の個人的な生活のための時間を作っています。

Josh Duggarのスキャンダル：簡単なタイムライン

ジョシュ・ダガーの児童ポルノ逮捕は世界に衝撃を与えましたが、それは彼の最初のスキャンダルではありませんでした。起こったことすべての簡単なタイムラインをまとめました。

TXTが「ACT：LOVESICK」ツアーに新しいコンサートの日付を追加

5月20日、Big Hit Musicは、TXTの次の「ACT：LOVESICK」ツアーにコンサートが追加されたことを発表しました。

防弾少年団：スガは「インスピレーションの証明」ティーザーで彼の「証明」トラックリストの選択を説明します

「ProofofInspiration」ティーザーで、BTSのSugaは、BTSの次のアルバム「Proof」のトラックリストに選んだ曲を公開しました。

あなたは前髪を取得する必要がありますか？番号。

ケイト・ミドルトンが最近彼女の素晴らしく完璧な髪を破壊したことで、前髪が人類の惨劇である理由のさらに別の例があります。ほら、衝動に駆られる。

大会前、大会中、大会後に健康を維持する方法

毎年、何十万人もの人々がコンベンションに向かい、テクノロジー、ゲーム、オタク文化、さらには編み物について話します。最後に、出席者は盗品、情報、そして時にはかなり厄介な風邪をひいて出て行きます。悪名高い「concrud」から身を守り、これらの集まりをスコットから解放してください。

地獄からのトラックの流出は、何百万もの怒っている蜂を高速道路に投棄します

KIRO 7の報告によると、今朝早く、ワシントン州リンウッドのI-5でトラクタートレーラーが転覆し、高速道路に何百万もの怒り狂ったミツバチが散らばっていた。ダン、このシーンは実際の地獄のように聞こえます。

お母さん、私には2人のボーイフレンドがいます：私が27歳でポリアモリーだったことをどのように発見したか

ほとんどすべての女の子は彼女を壊す映画を持っています。これは通常、シンデレラのように子供向けのものです。

エマストーンは彼女のクリフサイドマリブビーチハウスを420万ドルでリストアップしています—中を見てください！

オスカー受賞者の世紀半ばの家には、3つのベッドルーム、2つのバス、オーシャンフロントの景色があります。

ジーニー・メイ・ジェンキンスは、母乳育児の経験の中で、彼女は「本当に、本当に落ち込んでいる」と言います

ジーニー・メイ・ジェンキンスは、生後4か月の娘、モナコに母乳育児をしていると語った。

ボビー・ブラウンの妻アリシアは彼の過去に焦点を当てていません：「ボビーとホイットニーは彼らの時間でした—私は彼のヤンの陰です」

5月31日発売の新しいA＆EリアリティシリーズBobby Brown：Every Little Stepに先立ち、10年近くのカップルがラブストーリーを共有します。

生存者：タイ準優勝のクレイ・ジョーダンが66歳で死亡

サバイバーの第5シーズンで2位につけたクレイ・ジョーダンは、短い病気で木曜日に亡くなりました

テクノロジー業界で何が起こっているのでしょうか。

大規模なレイオフは、常に低いベンチャーキャピタル投資であり、それがクラッシュであるかどうかを議論します…なぜそれが起こっているのか、そして終盤は何ですか？

免責事項：この記事は、非常に多様な業界を大まかに一般化したものです。客観性の目的で、名前付きセグメント内での競争の激化など、ハイテク企業が直面するより具体的な課題は考慮されません。

テクノロジー業界で何が起こっているのですか？

ベンチャーキャピタル投資のこれまでで最大の減少である大量解雇は、バブルが崩壊したかどうかについて議論しています…なぜこれがすべて起こっているのか、そしてそれはどのように終わるのですか？免責事項：この記事は、非常に多様な業界を大きく一般化したものです。客観性のために、特定のセグメントでの競争の激化など、テクノロジー企業が直面するより具体的な課題は考慮されません。

NocNocのユニバースデータ製品

データ製品は何をしますか？AI /機械学習は何をしますか？データ関連のタスク、これは大きな頭痛の種ですか？多くの人が疑問に思うかもしれません。私たちはデータプロダクトマネージャーの仕事に飛びついた人でもあります。元々はデータという言葉を聞いたばかりですが、私はとても怖いです。グースバンプがありますこの記事では、このイベントがやりがいのあるものであることを共有したいと思います（しかし楽しいです！）とにかく、私たちの使命は何ですか？そしてフィニッシュラインに到達する前に データプロダクトマネージャーになる前は、セラー向けのプラットフォームであるスクエアセラーセンターのNocNocでアソシエイトプロダクトマネージャーとしてこの分野での最初の仕事を始めました。これは、製品の小さな機能の処理から始まります プロモーションの作成 注文管理 仕事の範囲が継続的に拡大し始めるまで （すぐに）私がほぼ全域の所有者であることに再び気付くまで、売り手側で製品を製造してから1年後、NocNocは大規模なチーム変革の時代に入り、新しいチーム、つまりデータチームが成長しました。クロスファンクショナルチームで4つのポジションが連携します。これは、私たちが受け取ったデータ製品チームの最初のミッションです。問題が発生したとき、それは非常に残酷だと感じました。NocNocには数十万のSKUがありますが、各顧客が気に入った製品を見つけるにはどうすればよいでしょうか。一人一人が違う心を持っているので そして、顧客の数と増え続ける製品の数とともに 徐々に 製品を1つずつ選択して各ユーザーに提示することはできません。したがって、製品の推奨とパーソナライズを行うために機械学習を使用する必要があります。しかし、私たちは製品であるため、これまで機械学習の知識がありませんでした。そのため、どの機械学習を使用するかについて、多くの質問が頭に浮かびます。それはどのように機能しますか？データ側の製品であるためには、それがどのように機能するかをどの程度理解する必要がありますか？そして、この知識を持って、チームのメンバーと話をしますか？それで、製品はうまく出ますか？データプロダクトマネージャーの役​​割の最初のステップ、新しいチームの最初のキックオフ、先輩と一緒に座り、チームのビジョン、実行するプロジェクト、作業の分割に関する情報を収集することから始めます。とにかく、最初はただ座って聞くのは難しいことではないと思いましたが、結論として、最初のセッションに入った後、耳が完全に消えました。誰もが専門用語で話し合う データエンジニアは、データインフラストラクチャの隅にある懸念事項と障害を、使用されているサービスの10の名前とともに説明します。それぞれの名前は、サービスの機能が何であるかはわかりません。データサイエンティストは、推奨モデルとは何かを説明します。に基づく。「これを行うには、次の原則を使用します。協調フィルタリングですが、それがコンテンツベースのフィルタリングである場合は…」（新しいスターに夢中になっていると想像してみてください。他の人が普通について話すこと 聞こえないのは私たち一人だけです、ハハ）。それまでの間、記事を見つけたり、ウェブサイトで読んだり、YouTubeを視聴したり、コースを追加したりしてください。少なくとも会議の時間はみんなに追いつくことができるといいのですが 最初のプロジェクト？…顧客の行動に応じて何か良いことをする 家具を探す時間 またはさまざまな製品 NocNocのウェブサイトでは、彼は常に製品を念頭に置いています。したがって、顧客が探しているものは、見た目または似ている必要があります。あなたが見ている部分で したがって、私たちのチームはその機能を考慮します そのため、この類似製品推奨モデルのロジックを再調整し、A / Bテストを実行して、古いロジックと新しいロジックを比較しようと思いました。それほど難しくはありませんが、チームが類似製品推奨の解凍を開始すると、この類似製品推奨システムの問題を理解する前に、3つの課題があり、四半期はほぼ終わりました。しかし、問題を1つずつクリアした後、いくつかのA / Bテストを実行し、A / Bテストの結果から、新しいロジックによってカートへの追加率が大幅に増加しないことが明らかになりました。（重要なことに）それに投入された労働力は返された結果と一致しなかったと結論付けました._。

短いメモを使用した製品分析2＃PA＆Tools

製品分析とは何ですか？製品分析とは、データ分析を適用して、ユーザー、製品の使用状況、およびビジネスに関する洞察を得て、主要な製品の意思決定を行うことです。製品分析ツール製品のデータを分析したい場合は、最初に質問に答える必要があります。データを取得するにはどうすればよいですか。幸いなことに、使いやすい追跡ツールとデータ分析ツールがたくさんあります。