Day13 Python扩展系列之AI机器学习 2019-11-19

字节跳动AI高级产品经理田宇洲:AI产品经理需要掌握的核心算法

团员分享_AI小白如何拿到AI产品经理offer

个人感觉豆瓣的这个书单很不错,https://www.douban.com/doulist/46211518/

AI产品经理面试参考:

1、AI产品经理需要掌握的核心算法概念

把AI产品经理拆解成两类:

  • 将机器学习和深度学习能力产品化的产品经理,如阿里PAI,第四范式先知平台的产品经理,或者BI系统中负责机器学习算法模块组件化抽象的产品经理;
  • AI解决方案产品经理,也就是将AI技术(机器学习,深度学习等技术)应用于业务或者用户使用场景中,解决问题的产品经理。
    前者偏向于算法,后者偏向于业务场景,个人认为这两类产品经理都未必掌握AI算法,因为算法底层都是大量的数学推导过程,掌握门槛极高,从现在这个时间点来看,如果掌握AI算法直接做建模工程师就好了,起薪非常高。
    所以AI产品经理更多的是了解算法的应用场景,大概的实现逻辑,不同的算法应用中的优势在哪,劣势在哪,可以实现的边界在哪。
    这是AI产品经理需要关注的,即使是强算法关联的工具型AI产品经理,其实也是没必要太执着于掌握算法,当然,就跟很多偏工程属性的产品经理或者数据产品类似,掌握算法可以有助于产品与开发工程师沟通,但不是必须。

常用的算法

机器学习算法可以分为几类,分类算法(二分类和多分类),回归算法,聚类算法,时间序列算法,推荐算法,具体常用算法如下图所示,至于算法的概念待google查询算法详情。

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2、人工智能、机器学习、深度学习三者的区别是什么?

这三个概念是包含的关系,人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习,从20世纪50年代开始,随着算法的演化,数据的完善,算力的提升,逐步演化而来。


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3、国内外知名机器学习建模工具产品有哪些?各自的优势是什么?

  • 阿里PAI:使用方便,使用淘宝账号即可登录,使用资源按运算量或包月计算,支持算法多,实现了包含分类,回归,聚类,时间序列,文本分析,深度学习多算法的算子抽象,初学者可以结合案例学习使用。
  • 第四范式先知平台:平台已经不支持注册使用,需要提交企业应用场景,申请审核才能使用,相比于阿里PI简化建模留存,体验更好。同事,第四范式有专门支持自动化机器学习的平台,但是未开放使用。

国外:

  • Datarobot:自动化建模,使用方式类似于第四范式,但是申请后没有回应,从产品介绍和解决方案来看,支持高校的多模型自动学习过程,操作简单,同事上百个模型并行运算跑出最优模型,google学习一下。
  • R2.ai: 端到端完成数据清洗到模型搭建,非机器学习专家也可使用,高级数据质检、调参和算法选择等功能,供机器学习专家手动调教模型,比肩人类数据科学家,不断自学习改进建模流程,建模速度可达小时/分钟级,透明可追溯的建模流程。

4、机器学习的基础算法原理及应用场景是怎样的?

从解决问题的角度来看,机器学习可以抽象出来几类算法,二分类,多分类,聚类,回归,推荐,时间序列等,算法的基本原理都是数学定力或公示,入朴素贝利叶算法就是基于朴素贝利叶原理,树模型的基础是决策树,线性模型的基础是找图特征的权重,下面介绍机器学习算法的应用场景及常用模型:


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需要掌握的概念:监督学习和非监督学习。

5、未来3-5年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?为什么?

《中国ICT人才生态白皮书》显示,到2018年底,我国人工智能人才缺口将突破100万,到2020年,这个数字将攀升到226万,我个人理解所谓的人才缺口是那些可以应用ai技术解决问题的人,也就是ai技术的应用人才非常紧缺。滴滴ai实验室负责人曾经分享过,制约ai项目落地的5个因素:数据,算法,算力,人才,场景。数据未来一定是企业的重要资产,如果没有数据就别谈智能化赋能,算法基本上都是开源的,硬件算力和成本符合摩尔定律,也不是太大问题,现在国内外大厂都在做自动化建模平台或组件化建模平台,这将极大降低建模门槛,所以我认为,未来3-5年内,那些了解ai技术,掌握建模工具,熟悉业务场景,可以将业务问题抽象成建模问题,并通过ai技术优化业务的人是紧缺资源,原因如上所述。

6、电商平台从0-1搭建过程中,在产品设计上的核心难点是什么?

电商已经是非常成熟的一类产品,市面上介绍电商平台的书很多,可参考的竞品也非常多,我个人理解,从0到1搭建电商平台的核心难点是对自身业务的理解,对业务痛点的把握,如何将业务需求产品化是主要难点。

7、产品经理如何利用心理学优化产品设计吗?

大家都知道产品经理需要理解用户,有很多用户调研的方法,但是我认为产品经理理解用户可以从生物学,心理学,社会心理学,脑神经科学找出一些底层的人类行为规律,比如说心理学告诉我们人们会有从众行为,而且更偏向于与自己同属性的用户群体采取相同的行为,产品设计中我们可以告诉用户有多少用户已经购买了某个商品,电商中的已收数量;心理学告诉我们相比于获得,人们更恐惧损失,所以存在强大的损失厌恶,电商中的倒计时库存量进度条就是构造的一种损失可能场景,影响用户行为,加速用户购买;淘宝商城跨年和双十一活动有清空购物车的活动,其底层心理学原因是执行意向,那些将商品加入购物车的用户会更倾向于购买该商品,即使没有获得免单清空购物车的大奖,因为加入购物车这个行为本身就给自己一个暗示我要买这个商品,这就是一种执行意向。熟悉心理学可以让我们设计产品的时候知其所以然,也可以快速的举一反三。

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