编程语言AI算法
人工智能产品经理核心技能与十种常用算法解析
本文详细阐述了人工智能产品经理所需的四项核心技能：懂数据、懂算法、会沟通、懂行业，重点介绍了数据认知、算法设计及沟通转译的具体方法。文章进一步解析了十种常用的 AI 算法，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K 近邻、K 均值、Adaboost、神经网络及马尔可夫链，涵盖其原理、特点及适用场景。内容旨在帮助从业者建立系统的 AI 产品思维与技术认知框架，促进技术与业务的深度融合。
本文详细阐述了人工智能产品经理所需的四项核心技能：懂数据、懂算法、会沟通、懂行业，重点介绍了数据认知、算法设计及沟通转译的具体方法。文章进一步解析了十种常用的 AI 算法，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K 近邻、K 均值、Adaboost、神经网络及马尔可夫链，涵盖其原理、特点及适用场景。内容旨在帮助从业者建立系统的 AI 产品思维与技术认知框架，促进技术与业务的深度融合。
人工智能产品经理属于产品经理的一种，必须对用户、需求、商业模式有深刻的认知。除此之外，人工智能产品经理还需要四项基本技能：懂数据、懂算法、会沟通、懂行业。
数据是人工智能产品的基础，人工智能产品经理必须懂得如何利用数据去构建产品。懂数据经常与懂行业相伴相生，数据毕竟来源于行业，所以数据自然带有行业的一部分特征。人工智能产品经理的数据认知，主要体现在以下三个方面：
数据业务内涵是指数据在业务中的意义。无论是做数据分析，还是做人工智能产品，首先要搞清每种数据的含义。数据通常来讲能够反应出某项业务或某类业务，模型的构建过程也是对业务关系的梳理。懂得数据业务内涵对也有有利于掌控数据标注的相关工作。
数据属性是指数据本身的特征。数据属性包括数据类型、数据质量等不同维度的属性。数据类型很多，有图像数据、文本数据、声音数据等，每种数据类型具有不同的分析方法与建模方法。图像数据可以采用卷积神经网络进行处理，文本数据可以采用决策树以及马尔科夫链模型进行处理。数据质量包含的内容较多，包括数据真实性、数据结构化程度、数据异常情况等。不同质量的数据处理过程也不同。大多数情况下，非结构化数据需要转化为结构化数据后才能构建模型。
数据处理是指将原始数据变为对特定场景下有价值、有意义的数据形式。人工智能产品经理应该掌握数据处理流程：
人工智能产品经理需要参与算法的设计过程，所以必须深入了解算法原理。懂算法可以更好的与算法工程师沟通，并且能够知晓不同算法的应用场景。
普通产品经理主要以提出需求为主，他们撰写产品需求文档提交给开发工程师，由开发工程师应按照需求文档的内容进行开发。普通产品经理的工作模式是制定一个产品开发的目标，由开发工程师去完成这个目标。普通产品经理以'目标'为导向来参与产品研发，他们制定产品功能的目标，为最终结果负责。对于具体'目标'的实现过程，普通产品经理很少参与，大部分由开发工程师完成。
人工智能产品经理需要懂算法，这样才能参与产品功能的实现过程。在产品开发的过程中，人工智能产品经理始终参与算法的研发，一直需要与算法工程师保持紧密的配合。人工智能产品经理需要针对行业特征进行技术预研，评估哪些算法适合产品的应用场景。算法模型的训练以及训练数据的准备工作，都需要人工智能产品经理参与。首先，人工智能产品经理会提出产品需求，在提出产品需求后，他们会帮助算法工程师寻找合适的路径去实现。人工智能产品经理不仅要撰写需求文档，还需要撰写技术文档，通过自己对技术和行业的了解，在需求与算法间建立一栋桥梁，提出最佳的算法及技术实现路径。人工智能产品经理更多的参与产品'目标'的实现过程过程，是以'过程'为导向来参与产品研发。由此可见，人工智能产品经理需要懂技术，这样才能顺利进行技术预研，并保证与算法工程师沟通顺畅。
基于行业特点，人工智能产品经理首先需要确定哪些是分类问题？哪些是预测问题？解决这些问题适合用什么算法？这些都需要与算法工程师深入的沟通，沟通的基础就是对算法的理解。
通常情况下行业问题都比较复杂，很难用单一的算法满足需求。人工智能产品经理需要探索如何组合不同的算法来满足行业需求。算法就像积木，人工智能产品经理需要根据行业需求的特点，去将算法积木搭建成相应的形状。只有人工智能产品经理懂得算法原理，才能知道如何利用算法满足行业需求。
算法模型就像产品一样，同样是一个不断改进更新的循环过程。在这个过程中，伴随着硬件的升级，新模型的设计思路，甚至新业务数据的加入，算法只有不断改进才能更好的符合业务需求。
人工智能产品经理作为需求、算法、项目三方的协调者与管理者，尽量采用专家方式沟通会更有效。所谓专家式沟通主要强调沟通者以专家的身份，有理有力有节的阐述观点进行沟通。人工智能产品经理与别人沟通时，需要具备以下 3 个特点：
人工智能产品经理最重要的沟通对象是算法工程师。吴恩达在 NIPS 2016 演讲中提到了人工智能产品经理的角色定位，强调人工智能产品经理是用户与算法人员间的桥梁。由于算法工程师并不很了解行业，如何将行业内容用算法语言描述给算法工程师是十分重要的，这种沟通我们称之为'转译'。转译就像是一个翻译过程，将不同两个领域的术语翻译给对方。人工智能产品经理进行转译时，需要注意以下几个要点：
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
在源数据中随机选取数据，组成几个子集，生成多个决策树。将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果。
当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于 0，小于等于 1 的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。所以需要 Sigmoid 函数形状的模型。
要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin 就是超平面与离它最近一点的距离。将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于 1，另一类小于等于 -1。
举个在 NLP 的应用，给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是 positive，还是 negative。通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题，即这一类中这句话出现的概率是多少。
给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。
想要将一组数据，分为三类。最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值。剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别。分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点。几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了。
Adaboost 是 boosting 的方法之一。boosting 就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如始点的方向，始点和终点的距离等等。training 的时候，会得到每个 feature 的 weight。
Neural Networks 适合一个 input 可能落入至少两个类别里。NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成。第一层是 input 层，最后一层是 output 层。在 hidden 层和 output 层都有自己的 classifier。input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后 output 层的节点上的分数代表属于各类的分数。
Markov Chains 由 state 和 transitions 组成。步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率。当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率。生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级。
人工智能产品经理不仅需要掌握上述十种常用算法的基本原理和应用场景，更需要具备跨学科的沟通能力，能够将复杂的业务需求转化为技术可实现的语言。随着 AIGC 和大模型的快速发展，AI 产品经理的学习路径也在不断延伸，从基础机器学习到深度学习框架，再到最新的生成式 AI 应用，持续更新知识库是保持竞争力的关键。在实际工作中，应注重算法的可解释性与业务价值的平衡，确保技术落地能够真正解决用户痛点。
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