机器学习有希望通过一系列的持续改进,极大地推进制造业务。但也有一个后果,那就是新的进展带来了许多以前从未见过的高度复杂问题。而大量的信息往往会淹没寻找解决方案的过程,减缓而不是推进补救工作。为了利用机器学习的承诺,管理者和操作者必须将他们解决问题的技能水平提高到像忍者一样的能力。
来自Kepner-Tregoe的网络研讨会
日期。 11月17日,星期二
时间。 美国东部时间晚上11点
主持人:Ingrid Dueck和Chris Green, Kepner-Tregoe
机器学习有希望通过一系列的持续改进,极大地推进制造业务。但也有一个后果,那就是新的进展带来了许多以前从未见过的高度复杂问题。而大量的信息往往会淹没寻找解决方案的过程,减缓而不是推进补救工作。为了利用机器学习的承诺,管理者和操作者必须将他们解决问题的技能水平提高到像忍者一样的能力。
日期。 11月17日,星期二
时间。 美国东部时间晚上11点
主持人:Ingrid Dueck和Chris Green, Kepner-Tregoe
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