机器学习

To B产品经理转型AI产品经理的方法

我是一名To B互联网产品老兵,本文是根据我对AI技术的学习与思考,总结的AI产品经理转型方法。文章中不免有过于主观或错误的观点,也希望大家能够指正或给出建议。经过几个月的AI学习之后,我已经对To B产品经理转型AI有了一些自己的理解。个人认为,想要顺利转型,需要依次经历以下几个思考与学习过程:认清AI能为产品经理带来的价值;确定AI技术的学习范围;学习AI技术;理解AI

如何用机器学习满足产品需求

关于机器学习有太多的文章介绍了,如果还对机器学习一知半解的可以参考一下其他文章,我的其他文章中也有简单介绍了机器学习。本文主要介绍机器学习的应用以及我们如何使用机器学习满足产品需求,尽量不说废话。作为AI产品经理,不仅需要知道技术的边界,还要对应用场景的有足够的理解。谈到谈到机器学习,有些人还不清楚机器学习和深度学习、人工智能之间的关系,甚至以为是一回事——其实不是这样的。

AI产品之路(二):机器学习

关于机器学习,你了解多少呢?上篇文章里,主要分享了关于机器学习、深度学习的基本概念和他们之间的区别,最后介绍了有监督学习方式中的回归。其实我在最后留下一点小问题,那就是如果数据不是线性关系的话,怎么回归?这篇文章就会回答这个问题,主要分享监督学习和非监督学习中的三大类:监督学习方式下,回归中的“非线性回归” 监督学习方式下的“分类” 非监督学习方式的“聚类” 关

AI 产品之路(一):机器学习

文章分享了关于机器学习的一些知识,希望能够给各位PM带来收获。2017年可以说是人工智能爆发的一年,传统互联网红利消失,熟知的大厂BAT都在人工智能上布局,作为一名互联网PM,深知技术的变革必然带来新机会。可对大多数互联网PM而言,面对ML(机器学习)、DL(深度学习)、NLP(自然语言处理)以及的各种概念以及底层所需的各种数学知识,不懂技术似乎让人望而却步了。可事实并非全