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九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理的机器学习– A Quick Primer

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当前,有数千种九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.,应用和服务由 机器学习(ML) 我们每天都使用。根据Crunchbase的报道,2019年有 8,705家公司和创业公司 依靠这项技术根据PWC的研究,预计ML和AI技术将为 全球GDP达15.7万亿美元 by 2030.

It’显然ML正在与数字九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.管理一起重塑软件行业,但尚不清楚什么九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理需要了解ML。成为一名成功的ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理,您需要什么技能,还需要了解什么?让我们看一下ML实际涉及的内容,然后我们重点介绍成功要记住的六个关键课程。

什么是机器学习?

首先,我们要清楚地认识到机器学习与人工智能(AI)是不同的。虽然这两个词偶尔– incorrectly –可以互换使用,AI是一个非常广泛的术语,涵盖了使计算机“更智能”的大多数努力。 ML是AI的子集,特别是指使机器能够适应自身(“学习”).

It’是对数据的结构化和分类进行的研究,以及动态反馈循环的设计,这是一种无需进行明确编程即可进行预测和/或决策的方法。它的核心是设计计算机算法,这些算法可以像人类一样通过“经验”(新的传入数据)自动演化。

因此,了解ML需要了解统计数据和数据集的细微差别–特别是用于建立初始系统的“培训数据”–以及软件用于调整决策模型的反馈流程。

机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理的角色

成为机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理意味着与传统九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理具有相同的职责和技能,但对数学和统计学有很好的理解。而且,至关重要的是,自适应软件系统可以达到的极限。

ML意味着扩大您的责任,包括以下方面:

  • 问题映射 是任何九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.管理人员开发的关键技能,但它与ML特别相关。尽管该技术的潜力令人着迷,但是使用ML仍然难以解决某些问题(例如,由于数据的结构或结构),并且’当您拥有可用的技术时,相对容易陷入尝试使用ML解决所有数据问题的陷阱。因此,机器学习项目经理应该以用户为中心,并始终专注于客户需求,而机器学习实际上是可以提供帮助的。
  • 数据素养。 除了共同的利益相关者和团队成员之外,数据工程师和数据科学家也加入了团队。机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理必须提供ML规范,提出有关数据的正确问题,并了解可用数据的可行性和不可行性。如果您的目标是成为九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的机器学习专家,则需要成为此技能组的专家。
  • 通讯 is always key to product manager success. This skill is 不 unique for ML products or teams, but it does take on a new importance. Not only should product managers be fantastic communicators 一般来说,但是他们必须弥合九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.开发和数据科学之间的鸿沟。
  • 可解释性 对于建立客户和利益相关者对九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.以及整体业务成功的信任至关重要。鉴于ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.本质上是技术性,抽象性的,并且可能难以掌握,因此ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理有责任使九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的内容清晰,连贯且对技术含量较低的利益相关者易于理解。
  • 验收标准 机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理应该特别注意这些。就其本质而言,机器学习系统的内部工作难以深入研究和理解。因此,确定机器学习系统是否运行良好的唯一可靠方法是为输出定义严格的接受标准。这涉及为数据过程和结果定义质量控制。此外,九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理应定期检查未解决的错误,输出精度问题,结果不完整和不一致,数据丢失等情况。这并不是一项新技能,但它具有新的意义,需要更多关注。

6个九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理的机器学习课程

机器学习发展迅速,并且将继续颠覆我们构建九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的方式。似乎几乎所有新软件九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.都旨在实现ML,以更有效地满足用户需求,而不管它是否很好地利用了该技术。有 充足 学习该技术并了解其基础知识的理由,这样您就可以很好地了解它对您自己的九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.或整个市场的影响。这是九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理在开始旅程时要考虑的六课。

1.发展对ML的细致理解

这并不奇怪,但是在与ML合作时,九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理需要在基本九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.实践的基础上发展其他技能和能力:

  • 直观了解ML的工作方式以及所需的数据集。
  • 能够查看哪些任务的能力以及– more importantly – 不能 用ML有效执行。
  • 理解哪些任务对ML可行的能力,但是需要付出不成比例的/不合理的努力。
  • 关于公司的另一层理解,重点是您可以访问哪些数据,自动/机器学习解决方案可以带来哪些弱点以及哪些优势可以使您区分机器学习的实现。

技能和洞察力的结合将帮助九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理确信他们正在致力于对业务真正重要的事情,并以可行和有效的方式进行。

2.定义您要使用ML解决的问题

每个九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.旨在解决用户的问题或痛苦,或以某种方式改善他们的状况。因此,第一件事就是定义您要为九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.创造的价值,以便您可以开始确定如何创造该价值。在开发ML驱动的九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.之前,您应该问自己:

  • 将机器学习 增强客户体验 使其更具个性化?结合 数据分析  observation 找出问题并决定您是否要针对客户体验的正确部分。
  • 是否有可能使 客户体验更安全 通过在九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.中实施ML?做一个非常彻底的 风险分析 识别ML实施的潜在问题,以及是否可以 降低 通过ML实现的任何风险。
  • 它会使九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.更多吗 对用户有用?它可以帮助客户 更快,更轻松地实现目标?探索和分析 用户旅程 了解如何使用ML实现来简化或缩短它。
  • 机器学习驱动的九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.是否会带来 新鲜和/或全新的体验 给你的顾客?您的九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.应该具有与众不同的独特功能。只有对听众进行广泛的审查和研究才能帮助您回答这个问题。

3.评估机器学习是否是解决问题的最佳方法

在开始开发配备ML的九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.之前,您应该清楚地了解它是否可以解决用户的问题,然后确定ML方法是否值得投资。对您的项目实施机器学习需要时间,精力和预算,有些问题比其他问题更适合ML解决方案。确定问题是否适合机器学习后,请不要忘记您还需要:

  • 优秀的专业人士 –团队中需要ML专家,所以如果您不这样做’没有他们,您需要雇用他们。
  • 优质数据 –收集和筛选数据是一项耗时的任务。但是,没有好 训练数据 所有进一步的努力都是没有意义的,并且会导致偏差和错误,或者毫无意义的输出。推出最低可行的ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.(最有价值球员),但ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理仍应记住,九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.上80%的工作都在进行 第一个版本,并且在分析和解释了传入数据源和九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.分析之后。仔细跟踪将用于预测或建模机器学习系统中的层的数据与收集由实际用户体验带来的数据之间存在巨大差异。
  • 很多迭代 –不要指望一切都会在启动时顺利运行!机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.比非机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.需要更多的调整和迭代,因此,随着您的进步,准备好与九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.模型定期进行交互。

4.识别错误和偏见

根据墨菲’s law, 任何会出错的地方,都会出错 而且,使用ML时,事情可能很快就会以难以发现的方式出错。就是说,脑力激荡ML模型可能会失败(这是另一个领域,您自己的ML专业知识和理解对于有效是至关重要的)。至少,您应该了解,您自己的偏差或培训数据中的偏差会对您的机器学习模型和客户结果产生重大影响。

问自己一个半自治的自适应系统如何开始以与您的业务或客户相反的方式运行,如何早日发现这些趋势以及如何进行干预。理想情况下,您应该为自己和团队如何尽早缓解问题制定计划。请记住,以后纠正ML系统中的偏见和错误可能是代价更高且难度更大的任务。

5.习惯于管理不确定性

机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.本身是概率性的,其开发通常会导致预算无用的浪费,而没有明显的积极成果–对于九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理或组织而言,这不是很好的经验。尽管九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理对不确定性并不陌生,但是需要考虑使用ML的一些功能和陷阱:

  1. 处理您自己的疑问 –当成功的机会不确定时,九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理通常不愿开发九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.或开发昂贵的技术。准备好应对一定数量的建设性疑问,并努力在前进的过程中消除歧义。这是每个九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理角色的一部分,但是ML可以 尤其 暧昧。
  2. 管理利益相关者的高期望 –许多企业倾向于通过对ML可以实现的目标设定不可能的高期望来证明需要大量研究投资的ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的成本合理。重要的是要提醒您的利益相关者机器学习不是魔术,并确保他们了解该技术的局限性和优势。
  3. 管理时间表 –构建高效的机器学习可能需要很长时间!有时是因为访问高质量的训练数据需要很长时间,而有时是因为算法和软件很难构建。与其他任何发布一样,某些ML九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.也必须分成多个单独的项目,并且要比验证您的愿景并开始创造价值的速度更快地投放市场。
  4. 永远向前看 –请记住,您正在尝试发布一种半自主的自学软件系统。它将以您无法做到的方式进行 一定 预期,它将创造出全新的未来挑战和机遇。了解当前正在创建的内容和原因以及以后需要开发的内容以利用或减轻当今的工作至关重要。
  5. 始终有一个计划B –  Always – and I mean always –对于ML实施无法交付客户或企业所需的结果时,应制定备份计划。由于ML是一个不确定性很高的领域,因此您很难实现九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.愿景。

6.不要忘记:变化不大,后果不堪设想

With everything we’ve covered, hopefully you can see that ML has the potential to be immensely powerful, but it is also 不 as well understood as other technologies, and there are still large degrees of uncertainty in developing machine

构建机器学习九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.与科学一样,与工程一样多,这意味着您与更多未知因素失去了联系,您正在不断尝试九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的基础知识,并且– crucially – 您需要控制变量.

我们 所有 感到不断改进UX或九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.副本或用户流程的愿望。但是,必须避免这些冲动,因为即使未适当考虑到很小的变化,也可能导致ML系统发生惊人的变化。如果不完全了解,则可能导致更严重的业务问题。即使只是“重新制定您问用户的问题”可以极大地改变您用于构建ML模型的训练数据,或破坏使用历史数据构建的模型。

This is 不 to say that you should feel paralysed or prevented from adapting your product – of 课程 不 –您应该只了解看似很小的更改的潜在范围,并确保与数据科学家,工程师和设计师合作,以充分了解您要实现的目标以及如何最好地达到目标。