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做美工需要哪些网站,网站内容优化方法有哪些,外贸行业网站建设公司排名,wordpress被挂木马本文系统介绍AI产业架构、产品经理分类与能力模型#xff0c;详解计算机视觉、语音交互和自然语言处理三大应用领域的技术原理与瓶颈。同时阐述机器学习、深度学习等核心技术方法#xff0c;并提供AI产品经理的完整学习路径和资源矩阵#xff0c;帮助读者从理论到实践全面掌…本文系统介绍AI产业架构、产品经理分类与能力模型详解计算机视觉、语音交互和自然语言处理三大应用领域的技术原理与瓶颈。同时阐述机器学习、深度学习等核心技术方法并提供AI产品经理的完整学习路径和资源矩阵帮助读者从理论到实践全面掌握大模型技术成为AI时代的复合型人才。一、AI通识1.1 AI产业结构AI发展至今大致按照在产业结构上的分工不同产生了三种类型的公司我们在转型时最好要先明确自己的优势及兴趣来判断自己适合着眼于哪个层面的工作从而进行针对性的学习和提升。1行业AI这类公司重在“行业”本身有着一定的行业积累给用户提供AI赋能后的产品或服务。例如智能家居、智能车载等。这类公司对产品经理的要求重点在对行业的理解上以及需要对行业趋势有一定的insight。目前此类公司的战略趋势是会越来越细分到具体的垂直场景上所以这也对产品经理的场景分析能力有较高要求。2AI行业这类公司重在“AI”是由AI催生出来的行业客户可以通过使用这类公司提供的服务或解决方案来完善自己的产品从而快速提升自身产品的价值例如智能客服、智能外呼等。此类公司商业模式主要以to B为主所以需要产品经理具有较强的沟通能力能快速挖掘理解客户的真实需求并对项目具有一定的把控管理能力。3基础平台这类公司旨在提供基础AI技术平台包括一些计算平台、算法平台或者提供各场景的一手数据从而帮助企业快速对接AI技术大幅缩短客户在人工智能研发上的投入成本和周期。此类公司对产品经理的要求更侧重于对底层技术框架的理解。如果你曾经从事过研发工作那么在该类公司工作会比较有优势。1.2 AI产品经理的分类AI产品经理是直接应用或间接涉及了AI技术进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。引用hanniman的观点AI产品经理可以从狭义和广义来分类1狭义AI产品经理1定义直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这4个领域的AI技术进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。因为语义、语音、计算机视觉和机器学习这四个领域近几年的落地情况具有如下4个特点直到近些年才逐渐“可商用”这4项AI技术其实很多年前就有了但一直不够完善可以应用到新产品形态/品类比如实体服务机器人、智能音箱、虚拟机器人等很可能应用了新的交互方式比如对话/语音/多模态等慢慢形成新职位比如TTS产品经理。2分类语义类AI产品经理对话PM可再细分为聊天、垂类等、知识图谱PM、机器翻译PM、搜索PM等语音类AI产品经理ASR PM、TTS PM视觉类AI产品经理人脸识别PM、车辆识别PM、智能视频分析PM涵盖了人脸、车辆、多目标等等、图像检索PM机器学习类AI产品经理在出行、推荐、大数据等各种领域应用了机器学习技术的PM终端应用类AI产品经理还有一些PM通过各种终端载体形式也直接应用了以上4种AI技术中的1种或多种比如实体机器人PM、虚拟机器人PM、智能车载PM、智能家居PM含智能音箱PM、穿戴式设备PM含VR、AR、MR、手表、手环、耳机等、其他互联网产品形态的PM公众号、QQ群、web页面、App等2广义AI产品经理1定义间接涉及了语义、语音、计算机视觉和机器学习这4个领域的AI技术、或直接应用了其他还不够成熟的细分领域AI技术比如脑机接口、量子计算等进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。广义AI产品经理具有如下特点“间接涉及”的意思是不直接掌握这4种AI技术也能做当前的本质工作特别的这类职位很可能在2015年前已经存在了。至于“直接应用了其他还不够成熟的细分领域AI技术”这类领域由于过于超前AI技术还需要重大突破、市场还没有成熟产品经理的产品设计职责不像互联网产品经理这么“重”。所以很可能由技术人员或公司创始人兼任并会承担较多的项目经理工作职责——相应的这类产品经理的数量目前还非常少。当然未来广义AI产品经理也会慢慢向狭义AI产品经理演变、融合。2分类终端应用类产品经理非狭义AI在前文提及的实体机器人、虚拟机器人、智能车载、智能家居、穿戴式设备、其他互联网产品形态等各种终端载体上没有直接应用但间接涉及了语义、语音、计算机视觉和机器学习这4种AI技术的PM。策略类产品经理非狭义AI在出行、推荐、大数据等领域没有直接应用但间接涉及了机器学习技术的PM非成熟AI技术类脑机接口、量子计算等。1.3 AI产品经理的能力模型每个行业的发展都要经过重技术、重产品、重运营这3个阶段现如今AI行业已经步入第二个阶段即产品的优先性要高于技术和运营。在这种背景下除了要具备通用产品思维外行业还对AI产品经理在如下方面提出了更高的要求1找准商业变现模式和闭环资本寒冬里整个市场都在重新洗牌这种情况下找准自己产品的商业模式就显得格外重要。陆奇曾说过人工智能落地最关键的是找到场景和商业模式做出极致体验并快速迭代。目前AI市场实现商业变现主要有两种方式一种是AI直接产出价值通过AI来取代部分人力提高生产效率并节省人力成本例如智能客服系统等另一种则是AI赋能人类为人类决策提供支持例如AI在医疗领域的应用辅助医生诊疗AI都是作为助手的角色来帮助人类。不管是哪种变现方式要想把AI技术跟垂直行业结合都要求AI产品经理真实地参与到业务的整个过程中对行业有足够纵深的理解。从而从当前行业痛点入手寻找具有商业价值并足够细分的垂直场景分析透彻提炼出场景中可以帮助产品建立优势的关键点评估投入产出比调研用户若使用我们的产品解决当前问题愿意支付的价格之后制定合适的商业推广策略和产品定价包装策略最终实现产品变现。目前商业化程度做的较好的行业有安防、金融、互联网服务、企业服务安防领域在“雪亮工程”的政策推动下针对人像数据、车辆数据的智能摄像机、后台分析系统等产品落地速度快。在民用市场人脸闸机成为民用市场的明星产品。金融领域智能风控和量化投资的技术应用商业化程度较高作为“离钱最近”的行业金融业原本积累的海量数据使得人工智能在金融领域快速落地。互联网服务领域以翻译、P图、智能推荐、语音转写等服务为主这些服务以智能手机为主要入口与公众工作和生活的关系较紧密。企业服务领域智能营销和智能客服是两大主要落地的应用前者重点基于人群大数据、通过数据挖掘技术实现精准营销后者基于知识图谱和语音交互技术而正在被广泛应用于各行业。2把控产品需求找准产品的商业变现模式之后就要深挖产品需求。首先要对公司整体产品架构有比较清晰的认识在这个框架体系里评估当前需求是否符合公司整体战略规划之后在这个战略方向上做MVP验证成功则可以继续打磨细节持续优化验证失败则再探索下一个方向。业内通常认为人工智能的发展离不开三大要素数据、算法、计算力但人工智能落地的应用场景同样是一款产品能否取得成功的关键。AI产品经理最核心的技能也在于此即通过人工智能技术去重新定义场景和需求提供一套可行的人工智能解决方案。在明确了具体的需求场景后需要考虑清楚我们产品的客户会在当前流程里的哪个环节使用它以及现有的方案是什么我们的产品解决方案比现有方案好在哪里。AI产品经理对产品的需求把控能力比传统互联网经理要求高不少而且需要快速验证在瞬息万变的AI领域迅速落地能解决痛点问题的产品。现阶段的行业通识是选准一个足够细分的垂直领域去构建商业和技术壁垒而不是与谷歌或百度竞争通用AI技术。目前to B的场景主要从提升人工效率、降低人力成本、帮助决策的方向考虑to C的场景则更侧重于提高便利性。3与技术互相推动互相成就作为AI产品经理首先要认识到用户只在乎购买的产品帮他解决了什么问题以及为此支付的价格是否值得并不在乎产品使用了多复杂多前沿的技术。产品设计应当从商业盈利以及切实解决用户痛点的角度出发而非技术出发所以AI产品经理在这个意义上可以根据商业及产品需要倒逼技术优化。在实际的产品设计的过程中AI产品经理必须理解技术实现过程找到用户需求和AI技术的交叉点设计的产品要和团队现有数据、算法、计算能力匹配。做到准确传达产品需求帮助研发工程师快速实现产品目标缩短研发工程师找到最佳技术方案的时间。并能使用非技术语言将研发过程中的技术原理及出现的问题及时与leader和客户沟通来获得支持和认可。此外AI产品经理还需要拓宽自己的认知极限了解技术边界多跟团队里的AI工程师交流平时也要随时关注AI行业最新动态和变革阅读前沿paper。4获取用户信任随着AI技术的发展AI涉及到的伦理和道德及法律风险也越来越引起大众的关注。美国很多人工智能公司已经成立了伦理审查委员会来检查人工智能产品的设计方案是否符合道德并确保用户的安全和权益收到保护。作为AI产品经理设计的产品可能会承担着更高的法律和道德风险。目前很多公司已经意识到AI对人类在道德伦理上的影响并做出举措在今年的谷歌开发者大会上谷歌就为Google Assistant加入了针对儿童的Pretty please功能鼓励小孩对进行礼貌提问。在技术发展的过程中不可避免会引发一些问题造成用户的不信任。2016年3月Twitter上线了一款聊天机器人Tay但是仅在一天的时间里Tay就在与网民互动过程中学习成为了一个集性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。类似的虽然淘宝基于大数据的个性化推荐十分精准但是因为可解释性较差导致很多用户对如此精准的推荐感到十分不安并认为这种个性化推荐可能侵犯了他们的隐私权。AI 未来的发展方向可能更应该将更多的决策过程展示出来让用户理解和明白为什么要做这样的决策而不应该仅仅是一个黑盒。二、AI应用领域AI目前主要的应用领域有3个方向包括计算机视觉、语音交互、自然语言处理。2.1 计算机视觉CV计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉的应用是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟对采集的图片或视频进行处理从而获得相应场景的三维信息让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、判断的能力。计算机视觉在现实场景中应用价值主要体现在可以利用计算机对图像和视频的识别能力替代部分人力工作节省人力成本并提升工作效率。传统的计算机视觉基本遵循图像预处理、提取特征、建模、输出的流程不过利用深度学习很多问题可以直接采用端到端从输入到输出一气呵成。1研究内容实际应用中采集到的图像的质量通常都没有实验室数据那么理想光照条件不理想采集图像模糊等都是实际应用中常见的问题。所以首先需要校正成像过程中系统引进的光度学和几何学的畸变抑制和去除成像过程中引进的噪声这些统称为图像的恢复。对输入的原始图像进行预处理这一过程利用了大量的图像处理技术和算法如图像滤波、图像增强、边缘检测等以便从图像中抽取诸如角点、边缘、线条、边界以及色彩等关于场景的基本特征这一过程还包含了各种图像变换如校正、图像纹理检测、图像运动检测等。根据抽取的特征信息把反映三维客体的各个图象基元如轮廓、线条、纹理、边缘、边界、物体的各个面等从图象中分离出来并且建立起各个基元之间的拓朴学上的和几何学上的关系——称之基元的分割和关系的确定。计算机根据事先存贮在数据库中的预知识模型识别出各个基元或某些基元组合所代表的客观世界中的某些实体——称之为模型匹配以及根据图象中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图象所代表的实际景物的含义,得出图象的解释或描述。2应用场景计算机视觉的应用场景非常广例如无人驾驶、无人安防、人脸识别、光学字符识别、物体追踪、车辆车牌识别、以图搜图、医学图像分析等。最近B站新上线的弹幕防挡脸功能即在播放视频时弹幕经过人脸则自动隐藏也是应用了CV这个小功能对B站核心价值之一的弹幕进行了进一步优化大大提升了用户体验。3瓶颈目前在实际应用中采集到的数据还是不够理想光照条件、物体表面光泽、摄像机和空间位置变化都会影响数据质量虽然可以利用算法弥补但是很多情况下信息缺失无法利用算法来解决。在一幅或多幅平面图像中提取深度信息或表面倾斜信息并不是件容易的事尤其是在灰度失真、几何失真还有干扰的情况下求取多幅图像之间的对应特征更是一个难点。除了得到物体的三维信息外在现实世界里物体间相互遮挡自身各部位间的遮挡使得图像分拆更加复杂。预知识设置的不同也使得同样的图像也会产生不同的识别结果预知识在视觉系统中起着相当重要的作用。在预知识库中存放着各种实际可能遇到的物体的知识模型和实际景物中各种物体之间的约束关系。计算机的作用是根据被分析的图象中的各基元及其关系利用预知识作为指导通过匹配、搜索和推理等手段最终得到对图象的描述。在整个过程中预知识时刻提供处理的样板和证据每一步的处理结果随时同预知识进行对比所以预知识设置会对图像识别结果产生极大影响。4提供相关方案的企业旷视face人工智能开放平台提供人脸识别、人体识别、文字识别等技术方案 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语音交互语音交互也是非常热门的方向之一其实语音交互整个流程里包含语音识别、自然语言处理和语音合成。自然语言处理很多时候是作为单独的一个领域来研究的本文也将单独介绍自然语言处理所以此处只介绍语音识别和语音合成。语音交互的最佳应用场景便是眼睛不方便看或者手不方便操作的时候。“不方便看”比较典型的场景便是智能车载“不方便操作”比较典型的场景便是智能音箱这也是目前比较火的两个细分方向。一个完整的语音交互基本遵循下图的流程1语音识别ASR1研究内容语音识别的输入是声音属于计算机无法直接处理的模拟信号所以需要将声音转化成计算机能处理的文字信息。传统的识别方式需要通过编码将其转变为数字信号并提取其中的特征进行处理。传统方式的声学模型一般采用隐马尔可夫模型HMM处理流程是语音输入——编码特征提取——解码——输出。还有一种“端到端”的识别方式一般采用深度神经网络DNN这种方式的声学模型的输入通常可以使用更原始的信号特征减少了编码阶段的工作输出也不再必须经过音素等底层元素可以直接是字母或者汉字。在计算资源与模型的训练数据充足的情况下“端到端”方式往往能达到更好的效果。目前的语音识别技术主要是通过DNN实现的。语音识别的效果一般用“识别率”即识别文字与标准文字相匹配的字数与标准文字总字数的比例来衡量。目前中文通用语音连续识别的识别率最高可以达到97%。2衍生研究内容麦克风阵列在家庭、会议室、户外、商场等各种环境下语音识别会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。在这种需求背景下可以采用麦克风阵列来解决。麦克风阵列由一定数目的声学传感器一般是麦克风组成用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统可以实现语音增强、声源定位、去混响、声源信号提取/分离。麦克风阵列又分为2麦克风阵列、4麦克风阵列、6麦克风阵列、61麦克风阵列。随着麦克风数量的增多拾音的距离噪声抑制声源定位的角度以及价格都会不同所以要贴合实际应用场景来找到最佳方案。远场语音识别解决远场语音识别需要结合前后端共同完成。前端使用麦克风阵列硬件解决噪声、混响、回声等带来的问题后端则利用近场远场的声学规律不同构建适合远场环境的声学模型前后端共同解决远场识别的问题。语音唤醒通过关键词唤醒语音设备通常都是3个音节以上的关键词。例如嘿Siri、和亚马逊echo的Alexa。语音唤醒基本是在本地进行的必须在设备终端运行不能切入云平台。因为一个7×24小时监听的设备要保护用户隐私只能做本地处理而不能将音频流联网进行云端处理。语音唤醒对唤醒响应时间、功耗、唤醒效果都有要求。语音激活检测判断外界是否有有效语音在低信噪比的远场尤为重要。2语音合成TTS1研究内容是将文字转化为语音朗读出来的过程目前有两种实现方法分别是拼接法和参数法。拼接法是把事先录制的大量语音切碎成基本单元存储起来再根据需要选取拼接而成。这种方法输出语音质量较高但是数据库要求过大。参数法是通过语音提取参数再转化为波形从而输出语音。这种方法的数据库要求小但是声音不可避免会有机械感。DeepMind早前发布了一个机器学习语音生成模型WaveNet直接生成原始音频波形可以对任意声音建模不依赖任何发音理论模型能够在文本转语音和常规的音频生成上得到出色的结果。2瓶颈个性化TTS数据需求量大在用户预期比较高的时候难满足。需要AI产品经理选择用户预期不苛刻的场景或者在设计时管理好用户预期。3提供相关方案的企业讯飞开放平台提供语音识别、语音合成、语音扩展等技术方案及智能硬件以及多种行业解决方案https://www.xfyun.cn/图灵机器人提供多场景的聊天机器人解决方案http://www.tuling123.com/腾讯AI开放平台提供语音识别、语音合成等技术https://ai.qq.com/百度AI开放平台提供语音识别、语音合成等技术http://ai.baidu.com/tech/speech阿里云提供语音识别、语音合成、录音文件识别等https://ai.aliyun.com/?spma2c4g.11174283.1146454.294.167d1039G3kvVD追一科技提供智能外呼、及智能机器人在多行业的解决方案https://zhuiyi.ai/2.3 自然语言理解NLP1研究内容自然语言处理是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科是理解和处理文字的过程相当于人类的大脑。NLP是目前AI发展的核心瓶颈。NLP大概的研究过程是研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。自然语言理解和自然语言生成都属于自然语言理解的概念范畴。自然语言理解NLU模块着重解决的问题是单句的语义理解对用户的问题在句子级别进行分类明确意图识别Intent Classification同时在词级别找出用户问题中的关键实体进行实体槽填充Slot Filling。一个简单的例子用户问“我想吃冰激凌”NLU模块就可以识别出用户的意图是“寻找甜品店或超市”而关键实体是“冰激淋”。有了意图和关键实体就方便了后面对话管理模块进行后端数据库的查询或是有缺失信息而来继续多轮对话补全其它缺失的实体槽。自然语言生成NLG模块是机器与用户交互的最后一公里路目前自然语言生成大部分使用的方法仍然是基于规则的模板填充有点像实体槽提取的反向操作将最终查询的结果嵌入到模板中生成回复。手动生成模板之余也有用深度学习的生成模型通过数据自主学习生成带有实体槽的模板。2应用场景自然语言处理作为CUIConversational User Interface对话式交互中非常重要的一部分只要是CUI的应用场景都需要自然语言处理发挥作用。除此之外机器翻译、文本分类也都是自然语言处理的重要应用领域。3瓶颈1词语实体边界界定自然语言是多轮的一个句子不能孤立的看要么有上下文要么有前后轮对话而正确划分、界定不同词语实体是正确理解语言的基础。目前的深度学习技术在建模多轮和上下文的时候难度远远超过了如语音识别、图像识别的一输入一输出的问题。所以语音识别或图像识别做的好的企业不一定能做好自然语言处理。2词义消歧词义消歧包括多义词消歧和指代消歧。多义词是自然语言中非常普遍的现象指代消歧是指正确理解代词所代表的⼈或事物。例如在复杂交谈环境中“他”到底指代谁。词义消歧还需要对文本上下文、交谈环境和背景信息等有正确的理解目前还无法对此进行清晰的建模。3个性化识别自然语言处理要面对个性化问题自然语言常常会出现模凌两可的句子而且同样一句话不同的人使用时可能会有不同的说法和不同的表达。这种个性化、多样化的问题非常难以解决。4提供相关方案的企业讯飞开放平台提供自然语言处理https://www.xfyun.cn/图灵机器人提供多场景的聊天机器人解决方案http://www.tuling123.com/腾讯AI开放平台提供基础文本解析、语义分析等技术https://open.youtu.qq.com/#/open百度AI开放平台提供语言处理基础技术、文本审核、机器翻译等http://ai.baidu.com/tech/nlp阿里云提供情感分析、实体识别、机器翻译等https://ai.aliyun.com/?spma2c4g.11174283.1146454.294.167d1039G3kvVD追一科技提供智能外呼、及智能机器人在多行业的解决方案https://zhuiyi.ai/三、AI技术业内通常将人工智能分类为机器学习、计算机视觉、语音交互和自然语言处理四大领域机器学习可以理解为是其他三大领域的底层基础大致可以分为监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习。本文在此基本不涉及公式尽量以平直易懂的语言讲述这几种机器学习方法及相关算法。个人认为在实战过程中根据工作需要再深入学习这些算法会更有针对性而且效率会更高事半功倍。3.1 机器学习概念投喂给机器训练数据机器从这些数据中找出一个能够良好拟合已有数据的函数新数据来了后就可以通过这个函数预测对应结果。适合解决的问题有规律可以学习、编程很难做到、有能够学习到规律的数据。工作方式根据任务目标确定算法在预处理阶段把数据分成三组训练数据用来训练模型、验证数据开发过程中用于调参、 测试数据测试用用训练数据来构建使用相关特征的模型把验证数据接入模型调参用测试数据检查被验证的模型的表现用完全训练好的模型在新数据上做预测用更多数据或选取不同特征以及利用调整过的参数来提升优化算法的性能表现。分类按学习方式可以分为监督学习包括半监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习。3.2 监督学习概念机器学习的一种通过学习许多有标签的样本得到特征值和标记值之间的对应规律然后对新的数据做出预测。分类根据输入数据x预测出输出数据y如果y是整数的类别编号则称为分类问题算法包括决策树、随机森林、贝叶斯、KNN、SVM、逻辑回归。如果y是实数值则为回归问题算法包括决策树、随机森林、KNN、SVM、线性回归。主流算法1决策树算法基本原理决策树是一个树结构每个非叶节点表示一个特征属性每个分支代表这个特征属性在某值域上的输出每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始测试待分类项中相应的特征属性并按照其值选择输出分支直到到达某个叶节点该叶节点存放的类别即为决策结果。决策树是一种判别模型既支持分类问题也支持回归问题是一种非线性模型分段线性函数不是线性的它天然的支持多分类问题。决策树的构建由机器训练得到而不是人工制定。决策树的关键步骤是分裂属性即在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。而根据判断方法的不同所以产生了ID3算法C4.5算法以及CART算法。下图以银行判断是否给客户贷款为例大致说明决策树的原理主要用途基于规则的信用评估、赛马结果预测。优劣势擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估非常容易解释但容易趋于过拟合。2随机森林基本原理由决策树与集成学习算法相结合生成由多棵决策树组成。用多棵决策树联合预测可以提高模型的精度这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样还对特征向量的分量随机抽样在训练决策树时每次分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。随机森林是一种判别模型既支持分类问题也支持回归问题并且支持多分类问题这是一种非线性模型。主要用途用户流失分析、风险评估。优劣势随机森林对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项来说很有用且有很好的解释性。它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多但同时也需要大量的维护工作。3朴素贝叶斯基本原理是在已知样本的特征向量为x的条件下反推样本所属的类别y即对于给出的待分类项求解在此待分类项出现的条件下各个类别出现的概率哪个概率最大就认为此待分类项属于哪个类别。简单的举个例子我们看到一个人高鼻深目金发碧眼便可以推断他属于白种人因为在这种外貌特征下他是白种人的概率最高。贝叶斯可以处理多分类问题是一种非线性模型。主要用途文本处理里的垃圾邮件过滤、情感分析、消费者分类、拼写纠正、文字广告过滤、识别恶性评论等领域。优劣势对于在小数据集上有显著特征的相关对象朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类且很统一被解释。所需估计的参数不大对缺失数据不太敏感而且无需复杂的迭代求解框架适用于规模巨大的数据集。但是对输入数据的形式比较敏感、计算先验概率时分类决策可能存在错误。如果输入变量是相关的则会出现问题。4k近邻KNN基本原理把标注好类别的训练样本映射到选取的特征数维度的坐标系里然后再把测试样本映射到这个坐标系里选取距离该测试样本最近的k个训练样本其中哪个训练样本类别占比最大就可以认为该类别就是这个测试样本的类别。kNN算法是一种判别模型即支持分类问题也支持回归问题是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程是一种基于实例的算法。主要用途适用 kNN可以处理数值型从无限的数值集合中取值如0.10042.001等和标称型只在有限目标集中取值如真与假数据。一种特征对应一个维度一种特征下的数据可以数值型的也可以是标称型的。优劣势这种算法思想简单理论成熟准确度高。但是会占用大量内存因为需要存储所有的训练样本点而且每个新测试样本需要通过kNN算法分类都要计算这个测试样本与所有训练样本点的距离。5线性回归基本原理主要用于拟合数据趋势。简而言之就是尽量用一条线或平面或超平面来拟合已有的一组数据。确定自变量和因变量间的相互依赖的定量关系。简单的线性回归一般使用“最小二乘法”来求解最小二乘的思想就是使得求解的这条线或平面或超平面使所有误差的平方和最小。主要用途适用于数值型和标称型数据。优劣势结果易于理解计算不复杂但是只能用于拟合线性数据非线性数据拟合效果很差。6逻辑回归基本原理逻辑回归只是对线性回归的计算结果加了Sigmoid函数进行处理将数值结果转化为了0到1之间的概率根据这个概率可以做预测。logistic回归是一种判别模型它是一种线性模型用于二分类问题。主要用途路面交通流量分析、邮件过滤优劣势实现简单分类时计算量非常小速度很快存储资源低但是容易欠拟合。7支持向量机SVM基本原理支持向量机的目标是寻找一个分类超平面它不仅能正确的分类每一个样本并且要使得每一类样本中距离超平面最近的样本到超平面的距离尽可能远。SVM是一种判别模型它既可以用于分类问题也可以用于回归问题。标准的SVM只能支持二分类问题使用多个分类器的组合可以解决多分类问题。主要用途新闻分类、手写识别。优劣势擅长在变量x和其他变量之间进行二元分类操作无论其关系是否为线性的。可以捕获数据之间更复杂的关系而无需人为地进行困难的数据转换。但同时它的训练时间长得多因为计算量更大而且可解释性也比较差。3.3 非监督学习概念机器学习的一种训练样本中所有样本数据都不含标记值的学习方式目的是将样本集划分成多个类保证同一类的样本之间尽量相似不同类的样本之间尽量不同。没有训练过程直接对样本进行划分。分类聚类和降维。主流算法1k均值k-means基本原理将观测值分为 k 个聚类随机初始化每个类的类中心然后计算样本与每个类的中心的距离将其分配到最近的那个类然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心。这也是一种分阶段优化的策略。2主成分分析PCA基本原理PCA是一种数据降维和去除相关性的方法它通过线性变换将向量投影到低维空间对向量进行投影就是让向量左乘一个矩阵得到结果向量。降维要确保的是在低维空间中的投影能很好的近似表达原始向量即重构误差最小化。PCA是一种无监督的学习算法它是线性模型不能直接用于分类和回归问题。3.4 半监督学习训练样本中只有部分样本数据包含标记值的学习方式当没有足够人力标记所有的样本数据并且稍稍降低对模型预测精度的要求时便可以使用半监督学习。相比无监督学习会有较高的精度相比有监督学习可以大幅降低人工标记成本。例如在拥有上百万篇文章资讯类的网站中进行文章分类标记便可以采用半监督学习只需要对训练样本进行少量的人工标注处理便可以得到较高精度的分类结果。3.5 强化学习强化学习是一种特殊的机器学习根据输入环境参数确定要执行的动作通过与环境交互来优化目标函数。在训练时对于正确的动作做出奖励对错误的动作做出惩罚训练完成之后就用得到的模型进行预测。简要来说强化学习算法是一种根据当前的状态确定要执行的动作的学习方式。3.6 迁移学习迁移学习简要来说就是把已经学到训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助并加快新模型训练数据集这种学习方式可以大幅缩短新模型的学习时间。3.7 深度学习深度学习是机器学习的子集这个概念来源于对人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征以发现数据的分布式特征表示。深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如卷积神经网络Convolutional neural networks简称CNNs就是一种深度的监督学习下的机器学习模型而深度置信网Deep Belief Nets简称DBNs就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习相较其他机器学习最厉害的一点可以对数据特征进行预处理省去数据人工标注的麻烦同时可以对更多维和复杂的特征进行向量提取和空间向量的转换方便后续处理这也是它为什么很多层的原因因为其中多出来的层数都是要用来进行数据特征提取预处理的。端到端的训练是深度学习的核心技术。目前深度学习框架有tensorflow、keras、caffe、theano、torch等。1卷积神经网络CNN基本原理CNN是一种前馈神经网络它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。卷积层的作用是指对图片的矩阵进行卷积运算得到一些数值作为图片的某些特征。因为采用了卷积来处理图像所以需要使用激活函数来加入非线性因素来增加表达力。池化层的作用是对上层的数据进行采样和压缩一方面使特征图变小简化网络计算复杂度一方面进行特征压缩提取主要特征。全连接层连接所有的特征将输出值分类。前面卷积层和池化层进行处理后得到了很多的特征全连接层使用这些特征进行分类。比如识别数字那就是对0~9的十个类别进行分类。卷积神经网络是一个判别模型它既可以用于分类问题也可以用于回归问题并且支持多分类问题。主要用途图像处理计算机视觉和图像分类的主要算法。2递归神经网络RNN基本原理又叫循环神经网络在任意神经网络中每个神经元都通过 1 个或多个隐藏层来将很多输入转换成单个输出。递归神经网络会将值进一步逐层传递让逐层学习成为可能。换句话说RNN 存在某种形式的记忆允许先前的输出去影响后面的输入。当输入数据具有依赖性且是序列模式时RNN 对之前发生在数据序列中的事是有一定记忆的这有助于系统获取上下文。基于RNN还衍生出了LSTMLong-Short-Term-Memerory和GRUGated Recurrent Unit等一系列算法这些算法拥有记住过去的能力所以可以用来处理一些有时间序列属性的数据在处理语言、文字等方面有独到的优势。LSTM和GRU的优点是具备与其它递归神经网络一样的优点但因为它们有更好的记忆能力所以更常被使用。递归神经网络是一个判别模型既支持分类问题也支持回归问题并且支持多分类问题。主要用途语言建模、文本生成、机器翻译、语音识别、生成图像描述。四、小结AI产品经理虽然与传统互联网产品经理有些不同但对产品思维的要求还是一如既往甚至提出了更高的标准所以除了了解本文所述内容形成自己的一套方法论还是非常重要的。此外在人工智能这个领域产品经理需要有更高的人文素养目光和眼界一定要长远才可能做出有足够影响力的人工智能产品。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​