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人工智能产品经理核心技能与十大常用算法详解
详细阐述了人工智能产品经理所需的核心技能，包括懂数据、懂算法、会沟通和懂行业四个维度，并深入解析了决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、KNN、K 均值、Adaboost、神经网络和马尔可夫链这十种常用 AI 算法的原理、适用场景及优缺点。文章旨在帮助从业者建立系统的技术认知框架，提升与算法团队的协作效率，确保 AI 产品方案的可行性与落地效果。
详细阐述了人工智能产品经理所需的核心技能，包括懂数据、懂算法、会沟通和懂行业四个维度，并深入解析了决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、KNN、K 均值、Adaboost、神经网络和马尔可夫链这十种常用 AI 算法的原理、适用场景及优缺点。文章旨在帮助从业者建立系统的技术认知框架，提升与算法团队的协作效率，确保 AI 产品方案的可行性与落地效果。
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。
熟悉普通产品经理工作流程人都应该清楚，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。
在产品构建过程中，人工智能产品经理参与算法设计的路径如下：
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：
根据一些特征（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。
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。
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。
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，粉色数值大，黄色数值小。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。
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。
Markov Chains 由 state 和 transitions 组成。栗子，根据这一句话 'the quick brown fox jumps over the lazy dog'，要得到 markov chain。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。
人工智能产品经理不仅需要懂行业和产品，更需要深入理解数据与算法的原理。掌握上述十种常用算法的核心逻辑与应用场景，能够帮助产品经理更准确地评估技术可行性，与研发团队高效协作，从而推动 AI 产品从概念走向落地。随着技术的演进，持续学习新的算法模型与工程实践，将是 AI 产品经理保持竞争力的关键。
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