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微信编辑器 内容运营 AI人工智能:AI产品如何执行技术产品运营

AI人工智能:AI产品如何执行技术产品运营

365微信编辑器 2020-05-28 产品运营

AI人工智能运营:AI产品如何执行技术产品运营



第一代人往往拥有红利!

本文谈的是如何AI的第一代人,AI第一代的技术、AI第一代的产品、AI第一代的运营。最后讲几个案例。

 

  一、第一代的AI人综述

 

例如,许多公司走出五环路寻找交通,许多公司失去了首次公开募股。就连已经成功登陆的威来汽车和瑞星咖啡,据说都是直接用资本兑现的。由此可见,互联网的秋天的真正严重性。

 

过去一两年安装的应用程序数量越来越少,这也是事实。几家大工厂的产品在苹果商店的排名中几乎是稳定的。

 

流量的减少实际上是移动互联网技术推动的基础技术普及的结果,而不是悲剧或喜剧。例如,个人电脑转向移动互联网,就像马车被汽车取代一样。

 

市场需求需要不断创新,创新需要科技驱动。环顾四周,什么能引领下一波技术趋势?

 

这里365微信编辑还发现,人工智能技术是唯一能够满足巨大能量并跨越技术成熟度曲线的技术。

 

这表明,要成为第一代AI人,一方面要优先实现网络流量的高峰,甚至要实现没有AI你还能做什么?

 

  二、AI第一代的技术

 

(一)、AI相关技术的学习和实际

 

一般来说,毕业后学习计算机、、数学、、统计学、、几何和技术的朋友会和下图中学习数学的朋友有同样的感受。

从上图可以看出,我们每个人从小就开始学习认知数字,学习运算,然后学习函数、代数。当我上大学的时候,我开始学习微积分。、博士开始涉足高等微积分。之后,他可能成为博士后研究员,并在核心期刊上发表论文。他可能设计黎曼猜想、的泛函分析。

然后我会发现我在过去工作时学到了什么。剩下的就是做EXCEL表格,写文档,设计和规划PPT。

 

(二)、AI里的算法技术实际应用

 

在学习算法时,我们将其分为传统算法和人工智能算法。例如,我们使用传统算法分割猫的形状,例如,猫有圆脸、,三角形耳朵、,四条腿、,长尾等等。这个例子很好理解,这样的算法是不可靠的。那么人工智能是如何识别猫的呢?事实上,人工智能算法类似于人类识别猫的过程。首先,用照相机给猫拍照,然后把照片传送到神经网络进行处理。最后,判断猫是否和我们人类非常相似。例如,一个孩子从他出生时第一次看到一只猫在他的眼睛里,每秒钟用他的眼睛拍10张照片。5岁时,他拥有15亿张照片。所以我们人类认识了猫。人工智能算法是相似的。

 

(1)、一般使用统计学、线性代数和微积分;如果你想做人工智能技术,你可以在实践层面学习更多的线性代数和概率统计,而如果你做人工智能技术很长时间,甚至在架构层面,你可以学习更多的微积分。

 

(2)、编程语言通常是r语言和Python,当然c也可以,但是由于Python在日常工作中的语法特点,它的工作产生更快的结果,所以人工智能内容更频繁地用Python编写。

 

(3)、理论基础我们应该知道,根据数据集是否具有Y值,机器学习可以分为监督学习0x  1775半监督学习和非监督学习。监督学习是一种分类算法,无监督学习是一种聚类算法。

 

(4)算法:目前通用人工智能中流行的算法称为机器学习算法,深度学习算法属于机器学习算法。人工智能技术领域的熟练算法包括决策树、 KNN、 KMEANS、 SVM线性回归,英国石油公司、美国有线电视新闻网、标准时间、高斯。

 

  三、AI第一代的产品

 

365微信编辑器小编建议传统的产品经理应该学习更多的逻辑,至少要善于利用矛盾法则、、同一性法则、和排除中间法则、的充要条件来判断需求。

然后,除了理解上面的基本逻辑,人工智能的人还建议一个宽泛的定义。数学、经济学、心理学、计算机科学是产品应该广泛理解的逻辑。这并不是说产品编写的代码比程序员更能撕毁代码。它在两个方面更有用。一是在制定需求愿景时,判断需求和时间、的可行性。另一个是便于与相应的技术人员沟通。

一个特定的人工智能产品经理至少应该熟悉人工智能知识。

 

(1)、数据清理

了解特性、数据类型观测、正态性检验、分类变量处理、连续变量处理、类别不平衡等,数据准备阶段执行工作,你手持内外打破数据孤岛的需求旗帜,知道工作进度和工作卡在哪里总是好的。

为什么人工智能产品经理应该理解数据,因为数据处理的过程就是人工智能应用的过程。

 

(2)、特征工程

特征衍生、特征生维、特征筛选、特征降维。

 

(3)、调参

网格搜索、穷举搜索、随机搜索、手动调参、自动调参

 

(4)、建模

分类(决策树、神经网络、逻辑回归),聚类(PCA、Kmeans、AHP)

 

(5)、模型集成

boosting、bagging、stacking

 

(6)、模型验证

AUC/ROC、recall、precision、F score

 

(7)、保存模型

 

(8)、模型预测

 

以上AI的知识其中的执行技术可能是AI技术人的擅长的,但是作为AI产品,一款AI产品的Owner也是应该整体感受的,如果时间允许建议一个一个知识点的解决掉。

 




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2020-05-28 11:00:09

AI人工智能:AI产品如何执行技术产品运营

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AI人工智能运营:AI产品如何执行技术产品运营



第一代人往往拥有红利!

本文谈的是如何AI的第一代人,AI第一代的技术、AI第一代的产品、AI第一代的运营。最后讲几个案例。

 

  一、第一代的AI人综述

 

例如,许多公司走出五环路寻找交通,许多公司失去了首次公开募股。就连已经成功登陆的威来汽车和瑞星咖啡,据说都是直接用资本兑现的。由此可见,互联网的秋天的真正严重性。

 

过去一两年安装的应用程序数量越来越少,这也是事实。几家大工厂的产品在苹果商店的排名中几乎是稳定的。

 

流量的减少实际上是移动互联网技术推动的基础技术普及的结果,而不是悲剧或喜剧。例如,个人电脑转向移动互联网,就像马车被汽车取代一样。

 

市场需求需要不断创新,创新需要科技驱动。环顾四周,什么能引领下一波技术趋势?

 

这里365微信编辑还发现,人工智能技术是唯一能够满足巨大能量并跨越技术成熟度曲线的技术。

 

这表明,要成为第一代AI人,一方面要优先实现网络流量的高峰,甚至要实现没有AI你还能做什么?

 

  二、AI第一代的技术

 

(一)、AI相关技术的学习和实际

 

一般来说,毕业后学习计算机、、数学、、统计学、、几何和技术的朋友会和下图中学习数学的朋友有同样的感受。

从上图可以看出,我们每个人从小就开始学习认知数字,学习运算,然后学习函数、代数。当我上大学的时候,我开始学习微积分。、博士开始涉足高等微积分。之后,他可能成为博士后研究员,并在核心期刊上发表论文。他可能设计黎曼猜想、的泛函分析。

然后我会发现我在过去工作时学到了什么。剩下的就是做EXCEL表格,写文档,设计和规划PPT。

 

(二)、AI里的算法技术实际应用

 

在学习算法时,我们将其分为传统算法和人工智能算法。例如,我们使用传统算法分割猫的形状,例如,猫有圆脸、,三角形耳朵、,四条腿、,长尾等等。这个例子很好理解,这样的算法是不可靠的。那么人工智能是如何识别猫的呢?事实上,人工智能算法类似于人类识别猫的过程。首先,用照相机给猫拍照,然后把照片传送到神经网络进行处理。最后,判断猫是否和我们人类非常相似。例如,一个孩子从他出生时第一次看到一只猫在他的眼睛里,每秒钟用他的眼睛拍10张照片。5岁时,他拥有15亿张照片。所以我们人类认识了猫。人工智能算法是相似的。

 

(1)、一般使用统计学、线性代数和微积分;如果你想做人工智能技术,你可以在实践层面学习更多的线性代数和概率统计,而如果你做人工智能技术很长时间,甚至在架构层面,你可以学习更多的微积分。

 

(2)、编程语言通常是r语言和Python,当然c也可以,但是由于Python在日常工作中的语法特点,它的工作产生更快的结果,所以人工智能内容更频繁地用Python编写。

 

(3)、理论基础我们应该知道,根据数据集是否具有Y值,机器学习可以分为监督学习0x  1775半监督学习和非监督学习。监督学习是一种分类算法,无监督学习是一种聚类算法。

 

(4)算法:目前通用人工智能中流行的算法称为机器学习算法,深度学习算法属于机器学习算法。人工智能技术领域的熟练算法包括决策树、 KNN、 KMEANS、 SVM线性回归,英国石油公司、美国有线电视新闻网、标准时间、高斯。

 

  三、AI第一代的产品

 

365微信编辑器小编建议传统的产品经理应该学习更多的逻辑,至少要善于利用矛盾法则、、同一性法则、和排除中间法则、的充要条件来判断需求。

然后,除了理解上面的基本逻辑,人工智能的人还建议一个宽泛的定义。数学、经济学、心理学、计算机科学是产品应该广泛理解的逻辑。这并不是说产品编写的代码比程序员更能撕毁代码。它在两个方面更有用。一是在制定需求愿景时,判断需求和时间、的可行性。另一个是便于与相应的技术人员沟通。

一个特定的人工智能产品经理至少应该熟悉人工智能知识。

 

(1)、数据清理

了解特性、数据类型观测、正态性检验、分类变量处理、连续变量处理、类别不平衡等,数据准备阶段执行工作,你手持内外打破数据孤岛的需求旗帜,知道工作进度和工作卡在哪里总是好的。

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(2)、特征工程

特征衍生、特征生维、特征筛选、特征降维。

 

(3)、调参

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(4)、建模

分类(决策树、神经网络、逻辑回归),聚类(PCA、Kmeans、AHP)

 

(5)、模型集成

boosting、bagging、stacking

 

(6)、模型验证

AUC/ROC、recall、precision、F score

 

(7)、保存模型

 

(8)、模型预测

 

以上AI的知识其中的执行技术可能是AI技术人的擅长的,但是作为AI产品,一款AI产品的Owner也是应该整体感受的,如果时间允许建议一个一个知识点的解决掉。

 




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