面向产品经理的机器学习 Part 2: 机器学习基本技能

2018 年 3 月 10 日 机器学习研究会
                                                                                                                                                                                 
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摘要
 

转自:北京大数据研究院BIBDR

在第一部分我们集中介绍了哪些问题最适合应用机器学习技术。本文将深入探讨产品经理在利用机器学习时需要哪些附加技能。


正如在第一部分提到的那样,无论产品经理的工作中是否需要机器学习驱动的解决方案,其所需的核心技能都不会改变。产品经理通常使用五项核心技能 – 对客户的感同身受/设计能力、沟通、协作、商业策略和技术理解,机器学习的相关工作将继续利用这些技能。但机器学习需要对技术上的理解有着很高的要求,这并不是说你不能成,除非你拥有深厚的技术功底。但是产品经理还是需要了解机器学习系统如何运作才能做出好的产品决策,他们可以依靠团队中的工程师或通过书本和课程提高相应的知识。但是如果产品经理对机器学习系统没有很好的理解,做出来的产品可能会效果会不是很好。


要记住,算法是有极限的


机器学习中使用的每种算法或技术都针对特定任务进行优化,并不总能够考虑到现实世界情况所带来的各种细微差别。能够理解算法的影响和局限性,可以帮助产品经理了解客户体验中存在哪些差距,并通过产品设计或通过选择其他机器学习技术来解决这些差距。对于想要使用机器学习技术的产品经理来说,这是一项绝对必要的技能。下面是几个例子。


原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/wvBrpD9PZPV4feU3sqXYTw

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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