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【投稿】如何开发机器学习产品?定义目标函数和性能指标,保留空间给团队探索方案

来源:九江新闻网 发布时间:2019-12-29 浏览次数:

【为什么我们要挑选这篇文章】AI、机器学习进入产业界,企业导入机器学习,并开发相关产品的机会增加。不同于流程定义明确的软体开发,机器需要时间学习,找出规则,有一定程度的实验性质,产品经理该如何面对机器学习产品的不确定性?(责任编辑:郭家宏)

作者:Bastiane Huang(OSARO 产品经理)

在《给产品经理的 AI 开发指南》文章当中,我们讨论了管理 AI 产品所需要的基础认识和挑战。 对产品经理(PM)来说,AI 或 ML(机器学习)产品管理比一般软体更具挑战性,因为它涉及更多的不确定性。不仅需要技术上的改变,还需要组织上的改变。

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【为什么我们要挑选这篇文章】几年前,AI还只是电影里面的话题,但在今年,AI已渗透到我们的生活与产业中,成为不可或缺的一环。

简单举例说明,如果你想教机器识别猫。透过软体工程,你可能会列出像是「一只猫有四条腿和两个尖尖的耳朵」这样的规则。规则越明确,越完整越好,因为机器必须依赖这些规则来做出判断。

相反的,如果你使用深度学习,要做的就不是提供明确的规则。而是要为机器提供一堆照片(事先标记好哪些是猫?哪些不是?),然后建立 ML 模型或神经网络,让机器自行学习,摸索出规则。

来源:IBM Research Blog

你和你的团队要做的是:定义问题,准备数据,建立机器学习模型,反复测试和调整,直到你拥有可以提供所需结果的模型为止。

正因为开发 ML 产品需要更多的反复试验,作为一个 PM,你需要给工程师和资料科学家更多的空间和时间去探索。

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