AI产品经理必修课:机器学习算法
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熟悉机器学习流程(详见文章第三部分);
了解机器学习可以解决的问题分类(详见文章第四部分);
了解算法的基本原理;
了解工程实践中算数据和计算资源三者间的依赖关系等。
图片来源:http://www.sohu.com/a/160316515_680198
“ImageNet 让 AI 领域发生的一个重大变化是,人们突然意识到构建数据集这个苦活累活是 AI 研究的核心,”李飞飞说:“人们真的明白了,数据集跟算法一样,对研究都至关重要。”“如果你只看 5 张猫的照片,那么你只知道这 5 个摄像机角度、照明条件和最多 5 种不同种类的猫。但是,如果你看过 500 张猫的照片,你就能从更多的例子中发现共同点。”
千级别:基本要求,可以解决简单手写体数字识别问题,例如MNIST;
万级别:一般要求,可以解决图片分类问题,例如cifar-100;
千万级:比较好,例如ImageNet,准确率2%左右,超过了人类5.1%。
ICPSR:www.icpsr.umich.edu
美国政府开放数据:www.data.gov
加州大学欧文分校:archive.ics.uci.edu/ml
数据堂:www.datatang.com
图片来源:https://research.fb.com/the-facebook-field-guide-to-machine-learning-video-series/
图片来源:https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/machine-learning-can-we-please-just-agree-what-this-means
建立必要的知识体系以与研发人员进行良好的交流;
在团队需要的时候提供必要的帮助;
识别和评估产品迭代过程中的风险、成本、预期效果等。
监督学习——上课:有求知欲的学生从老师那里获取知识、信息,老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程;
无监督学习——自习:没有老师的情况下,学生自习的过程;
强化学习下——自测:没有老师提示的情况下,自己对预测的结果进行评估的方法。
业务核心问题;
数据大小、质量;
计算时间要求;
算法精度要求。
《自然语言处理实践—聊天机器人技术原理与应用》,王昊奋,邵浩等
《人工智能产品经理:人机对话系统设计逻辑探究》,朱鹏臻
《人工智能产品经理:AI时代PM修炼手册》,张竞宇
《图解机器学习》,杉山将
https://www.stateoftheart.ai/
https://www.stateof.ai/
https://www.easyaihub.com/
https://blog.csdn.net/daisy9212/article/details/49509899
http://www.sohu.com/a/160316515_680198
https://research.fb.com/the-facebook-field-guide-to-machine-learning-video-series/
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/machine-learning-can-we-please-just-agree-what-this-means
https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/87355812
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编辑 ∑Gemini
来源:搜狐·人人都是产品经理
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