掌握人工智能产品管理：产品经理的入门指南。

机器能够思考吗？数学家艾伦·图灵在他于1950年的论文《计算机器和智能》中提出了这个问题。

随着人工智能（AI）继续重塑产业并改变我们生活和工作的方式，AI产品经理和开发人员的角色变得越来越重要。这就是为什么图灵测试问题再次成为在科技内外每个人都在问的公众问题。

为了构建有效的人工智能产品，了解成功所需的基本组件和工具是至关重要的。在这份全面的指南中，我们将探讨人工智能基础设施的关键组成部分以及用于开发人工智能产品的工具。

什么是人工智能，什么不是？

人工智能（AI）在不同人的口中意义不同。然而，对于产品经理来说，AI指的是机器执行通常需要思考才能完成的任务的能力，例如学习、解决问题和决策。您越能赋予其“思考”的人性化，您就越能获得更好的结果，因为您可以利用机器的速度和准确性，同时又增加了人类思维的创造力。这可以促进各行各业，包括医疗保健、金融和电子商务等领域的产品和服务的改进。

通过优化人工智能的使用，产品经理可以增强个性化推荐，自动化任务和流程，并改善用户体验。人工智能可以以多种方式应用于产品改进，例如改善个性化推荐，自动化任务和流程，以及增强用户体验。例如，人工智能算法可以分析用户数据，提供个性化的产品推荐，或自动化重复性任务，例如数据录入或客户服务查询。

DLC人工智能产品经理选择了什么？

用数据来喂养它，让它通过学习错误来改进：这就是机器使用强化模型的工作方式，听起来像迭代吗？

在快速发展的人工智能（AI）领域中，管理AI产品需要一种迭代和敏捷的方法。 AI产品通常使用机器学习算法开发，需要进行广泛的测试和改进以实现最佳性能。

那么，AI产品开发的迭代性质是什么？

AI产品开发是一个迭代的过程，因为它需要对系统进行持续评估和改进，以确保其表现最佳并满足用户的需求。产品经理与跨职能团队（包括数据科学家、工程师和设计师）密切合作，开发和完善AI产品。团队会在短时间内开发和测试新的功能。在每个开发周期结束处，团队会总结结果，并根据需要调整产品路线图和开发计划。

敏捷方法使产品经理能够快速响应市场变化、用户反馈和新兴技术，并不断改进产品。通过以敏捷方式工作，产品经理可以确保他们的AI产品满足用户的需求，并在快节奏和快速发展的AI市场中具有竞争力。

机器学习 vs 深度学习 vs 人工智能

简而言之，这不是分离的模型，因为机器学习被认为是人工智能的一个子集，而深度学习是机器学习的一个子集。

机器学习是一种教导计算机学习模式并基于数据输入进行预测的方法。为此，它需要两个主要组成部分：

模型：指用于分析数据和做出预测的算法或一组算法。模型旨在识别数据中的模式和关系，它可以根据不同类型的数据和任务进行定制。
训练数据：这是模型用来学习和进行预测的数据。训练数据可以是标注的，也可以是非标注的，这取决于您所处理的数据类型。

这两个组件一起构成了机器学习的基础。模型使用训练数据进行训练，一旦它学会了识别模式和进行预测，就可以用于分析新数据并根据该数据做出预测。

在机器学习中，我们将数据用于训练模型，并会反复迭代，以使模型按照您想要的方式工作，您是基于数据和特征来创建模型。在深度学习中，该过程是类似的，但是模型会高度识别模式。

什么是最佳流程，每个过程的地方在哪里？

根据麦肯锡全球研究院的研究，“到2025年全面吸收人工智能在其价值生产工作流程中的公司，将能够在2030年主导世界经济，现金流增长率可达+120%。”

无论是用于内部使用还是作为产品本身的人工智能，从数据收集到生成工作模型再到使用，优化这个过程都会很困难。让我们将其分解为简单的步骤：

定义问题：第一步是清楚定义你要用人工智能解决的问题。这包括了解业务背景、识别利益相关者并定义成功标准。
收集和准备数据：下一步是收集和准备用于训练和测试 AI 模型的数据。这可能涉及数据清理、转换和标准化，以及处理缺失或无效值。
特征工程：该步骤涉及选择和创建用于训练AI模型的特征。这可能需要领域知识、创造力和实验来确定最相关的特征。
模型选择：下一步是为手头的任务选择适当的人工智能算法和架构。这可能涉及尝试不同的模型和参数，以确定最适合数据和任务的那个。
模型训练：此步骤涉及使用准备好的数据来训练所选的 AI 模型。这可能涉及使用交叉验证和超参数调整等技术来优化模型的性能。
模型评估：训练好的AI模型会在独立的验证数据集上进行评估，以评估其性能。这可能涉及使用准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。
模型部署: 最后一步是在生产环境中部署训练好的人工智能模型，以便可以用它对新数据进行预测。这可能涉及将模型集成到现有软件系统中，或创建一个新应用程序来公开模型的预测。

我需要强调在DevOps中系统的持续维护的重要性，我们通常将其称为CICD。在处理人工智能系统时，将涉及AIOps，您将需要处理CTCM持续培训和持续监测。

AI/ML基础设施

Highmark Inc在2019年通过使用机器学习进行欺诈检测节省了超过2.6亿美元，GE通过他们的预测维护帮助客户节省了超过16亿美元，亚马逊的35%销售额来自于他们的推荐引擎。

建造人工智能产品需要一个复杂的基础设施，其中涉及多个组件，如数据存储、处理、模型训练、部署以及持续的监控和维护。这种复杂性需要综合运用AIOps和DevOps的方法论。

DevOps是一套实践方法，强调软件开发和IT运营团队之间的协作和自动化。它旨在简化软件开发生命周期，并确保软件可以快速、可靠地交付。DevOps非常适合构建AI产品所需的基础设施，因为它强调自动化和持续交付。通过使用DevOps实践，组织可以快速高效地构建和部署AI产品所需的基础设施。

AIOps则是一套实践，专注于管理基于AI系统的挑战。它涉及使用AI和机器学习技术自动化和优化IT操作，包括监控、故障排除和维护。AIOps对于确保AI系统随着时间的推移保持准确和相关性至关重要，并且在效率、可扩展性和可靠性方面可以提供显著的好处。通过使用AIOps实践，组织可以确保他们的AI系统在长期内保持有效和有价值的资产。

通过将AIOps和DevOps相结合，组织可以创建一个全面的基础架构，用于构建和管理人工智能产品。这涉及使用DevOps实践来构建和部署AI产品所需的基础设施，并使用AIOps实践确保AI系统随着时间的推移保持准确和相关。这种整体方法可以帮助组织克服构建和管理人工智能产品的复杂挑战，并在市场上提供竞争优势。

最后，对于产品经理来说，涉足人工智能并不像看起来那么可怕。它呈现了一个有前途的范围，科技行业的每个人都应该参与其中。