Overfitting - Sai lầm khi Founder cũng là người dùng

Kim2

Level 5
Overfitting là một thuật ngữ được dùng trong giới Machine Learning, chỉ hiện tượng xảy ra khi một thuật toán được làm ra quá fit với tập dữ liệu mẫu, nghĩa là nó biểu hiện hoàn toàn chính xác các dữ liệu trong quá khứ. Nhưng chính vì thế thuật toán này sẽi hoàn toàn vô dụng trong việc dự đoán các dữ liệu trong tương lai. (xem ảnh ví dụ).

Overfitting trong startup là hiện tương mà mình hay gọi là “đo ni đóng giày”, khi sản phẩm được phát triển rất phù hợp với nhu cầu sử dụng của “founding team”, chứ không phải đa số người dùng.

Kinh nghiệm của mình cho thấy, các startup mà có founder cũng đồng thời là người dùng quen thuộc có xu hướng này. Có thể là vì quá tự tin với hiểu biết của bản thân, và để “tiết kiệm thời gian”, đội ngũ startup sẽ phát triển sản phẩm hoàn toàn theo yêu cầu của founder.

Thú thực là những ngày đầu khởi nghiệp cách đây 4 năm, mình cũng như vậy. Đội ngũ đã dành hẳn ra 3 tháng trời để vẽ từng trang giao diện, thiết kế từng tương tác, từng nút bấm v.v để ra 1 sản phẩm “siêu hoàn chỉnh”, rồi sau đó mới code 1 thể.

Hậu quả là sản phẩm mất 1 năm mới có thể ra mắt, và sau khi ra đời, mỗi người dùng đều chỉ sử dụng 1 phần rất nhỏ của sản phẩm. Trong mắt người dùng, sản phẩm trở nên quá phức tạp, và có quá nhiều chức năng mà thậm chí họ còn không biết là có tồn tại...
BẠN CHƯA ĐĂNG NHẬP HOẶC CHƯA ĐĂNG KÝ TÀI KHOẢN THÀNH VIÊN NÊN NỘI DUNG BỊ ẨN. ĐỂ XEM BÀI VIẾT ĐẦY ĐỦ VUI LÒNG BẤM VÀO ĐÂY: Đăng nhập hoặc Đăng ký.
 

Chủ đề liên quan


Thống kê

Chủ đề
31,777
Bài viết
34,975
Thành viên
90,647
Thành viên mới
Atrang

Thành viên trực tuyến

Top