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读《人工智能产品经理 AI时代PM修炼手册》总结

来源:大发 | 时间:2019-04-06 人气:[!--onclick-

  决定转行AI PM之后,我一直在通过不断地信息的输入来构建AI PM的工作的宏观面貌、需要着重训练的能力和需要注意的事情。

  实现推断的概率可以无限逼近100%,最终代替人类做判断,完成任务,甚至超越人类的思维和判断能力。

  2)解决方案思维:不被其他团队牵着走,用技术/非技术资源生成解决方案(不一定非要用算法模型来解决),干成事儿;

  3)目标导向思维:明确项目每个阶段的成果,明确项目中每个节点的责任划分,保证每个节点的输入和输出,以及最终项目输出。

  1)了解产品的技术手段,能够量化产品表现(模型、算力、数据等),能够量化和竞品对比的优劣势。懂得在A/B测试中设置合理的考核指标,从而明确算法的优化方向;

  2)了解行业、业务,根据业务的技术历史、现状、趋势,整理需求。懂得影响产品表现的因素(算法、算力、数据)。了解所用的技术如何组合,成本多少,风险点在哪里;

  3)快速学习知识、获取信息,降低和市场、研发(软件、硬件)、测试、设计(UI、结构、电气)的沟通壁垒,并将这种经验沉淀下来,让新人更快上手。

  AI PM所掌握的技术知识、行业/业务知识、产品管理知识等,都是在为人工智能产品的本质服务,提高推断的概率,来代替/提升原有的产品或人。那么提高推断的概率所需要用到的算法、数据、算力资源,是AI PM要衡量的投入,而代替或提升原有产品或人所带来的价值就是AI PM最终负责的东西。因此,本章内容表达的AI PM所需要的技能:量化、策略/解决方案输出。

  需求量化--技术可行性预研--得出结论--开发&测试&上线--复盘需要考虑的点:

  通过海量数据的训练和学习,从中识别规律和经验,当新的数据进入时,机器可以在某些方面具备接近人的感知、理解、推理能力。

  机器学习特别是深度学习在感知(语音和图像识别)上已经取得了历史性的突破,而理解和决策在当前还需要通过机器学习和人类知道相结合的方式才能实现。

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