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用戶視角看世界：騰訊提出ConcepT概念挖掘系統，助力推薦搜索

來自騰訊PCG移動瀏覽器產品部和阿爾伯塔大學的研究者構建了ConcepT概念挖掘標記系統，其利用query搜索點擊日誌從用戶視角提取不同的概念，以便提高對短文本（query）和長文章（document）的理解，從而推動推薦，搜索等業務的提升。

如果你真的想避免你的機器學習模型產生垃圾結果的尷尬局面，你需要理解標題所暗示的“有效數據預處理和特徵工程”的重要性。

如果您還要建立一個AI設計團隊，或者您對追求設計AI的角色感到好奇，這些信息可能會有用。

在這篇文章中，我們將描述創建人工智能產品的障礙以及如何以正確的方式構建它們。

產品經理需要在構建支持機器學習（ML）的產品時進行權衡和考慮。不同的產品用例需要不同的ML模型。因此，學習如何管理ML模型的核心原則是關鍵的產品經理技能集。

根據我們的研究，大多數產品團隊都遵循框架和評估ML問題的結構化流程。在這篇文章中，我們分享了這些學習中最重要的四個。

啟用機器學習（ML）產品具有持續的收集，清理和分析數據循環，以便輸入ML模型。這種重複循環是ML算法的動力，並使ML產品能夠為用戶提供有用的見解。

談到機器學習，找到接下來要解決的問題至關重要。數據科學家和ML工程師等資源有限。為您的團隊選擇錯誤的項目不僅成本高昂，而且還會損害士氣，客戶信任，並導致產品失敗。

通過對人工智能新興技術的投資，這種增長進一步加速，特別是21％的比例，並且預計在未來幾年會有更多的增長。可以說，2019年也將出現向上的軌跡。

本文包含3個部分：特徵工程,從原始數據到特徵。良好特徵的特點。如何了解數據。