給產品經理的 AI 開發指南

為什麼管理機器學習(ML)產品比一般軟體困難?「實驗」是關鍵!

Bastiane Huang
Nov 11, 2019 · 10 min read

關於管理AI產品,我認為最重要的幾件事:

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先進的演算法,大數據,和硬體價格下降,成為ML成長的主要驅動力。

機器學習(ML)三大類型:監督學習、無監督學習、強化學習

機器學習產品的類型

其他需要理解的關鍵ML概念

管理機器學習產品的挑戰

1. 實驗是機器學習的關鍵部分。

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2. 開發ML是一個高度迭代的(iterative)過程。

3. 除技術挑戰外,還有更多的組織結構挑戰。

4. 機器學習仍然是一個新領域,並且會不斷發展。

5. 機器學習產品的可解釋性和透明度。

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行銷資料科學 — 數據驅動精準行銷。基礎概念、趨勢、方法和實戰。

Bastiane Huang

Written by

Machine Learning, Product Management, Robotics 2.0: AI-Defined Robotics, Tech x Business ✉ bastiane.substack.com Silicon Valley Startup, Harvard Business School

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