一方面,本报告通过定性研究系统梳理2018年中人工智能技术在安防、金融、零售、营销等10大场景中的落地应用情况;另一方面,本报告通过对上述十大场景中从业公司和专家学者的访谈,定量了解AI在产业中的实际商业价值,并搭建推算逻辑,就2018-2022年人工智能的市场规模进行推算。
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用户视角看世界:腾讯提出ConcepT概念挖掘系统,助力推荐搜索
来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统,其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念,以便提高对短文本(query)和长文章(document)的理解,从而推动推荐,搜索等业务的提升。
如何有效的做数据预处理和特征工程?
如果你真的想避免你的机器学习模型产生垃圾结果的尴尬局面,你需要理解标题所暗示的“有效数据预处理和特征工程”的重要性。
设计AI产品时需要哪些角色?
如果您还要建立一个AI设计团队,或者您对追求设计AI的角色感到好奇,这些信息可能会有用。
如何在AI产品开发中取得成功
在这篇文章中,我们将描述创建人工智能产品的障碍以及如何以正确的方式构建它们。
AI产品经理管理机器学习模型的原则
产品经理需要在构建支持机器学习(ML)的产品时进行权衡和考虑。不同的产品用例需要不同的ML模型。因此,学习如何管理ML模型的核心原则是关键的产品经理技能集。
产品经理使用机器学习的4个步骤
根据我们的研究,大多数产品团队都遵循框架和评估ML问题的结构化流程。在这篇文章中,我们分享了这些学习中最重要的四个。
AI产品经理如何为机器学习创建数据策略
启用机器学习(ML)产品具有持续的收集,清理和分析数据循环,以便输入ML模型。这种重复循环是ML算法的动力,并使ML产品能够为用户提供有用的见解。
产品经理如何确定机器学习的使用场景
谈到机器学习,找到接下来要解决的问题至关重要。数据科学家和ML工程师等资源有限。为您的团队选择错误的项目不仅成本高昂,而且还会损害士气,客户信任,并导致产品失败。
2019年将主导人工智能的十大趋势
通过对人工智能新兴技术的投资,这种增长进一步加速,特别是21%的比例,并且预计在未来几年会有更多的增长。可以说,2019年也将出现向上的轨迹。