机器学习

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。

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。

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。

本文将讲解如下内容：1. 什么是机器学习项目中的过度拟合？2. 我们如何检测过度拟合？3. 我们如何解决过度拟合问题？

我会告诉你根据问题的性质使用哪种机器学习模型，我会尝试解释一些概念

本文就是面向所有人的机器学习科普大全，涉及所有机器学习相关的关键知识点。

关于k均值聚类和主成分分析（PCA）的快速教程。

想要快速区分标记的数据时，我们很容易忽略无监督学习。无监督的机器学习本身就非常强大，而聚类是迄今为止这类问题中最常见的方式。

机器学习模型被许多人称为“黑匣子”。这意味着虽然我们可以从中获得准确的预测，但我们无法清楚地解释或识别这些预测背后的逻辑。但是我们如何从模型中提取重要的见解呢？要记住哪些事项以及我们需要实现哪些功能或工具？这些是在提出模型可解释性问题时会想到的重要问题。

以营销为例。今天的营销人员正在努力向客户传递相关信息。虽然人类无法单独大规模地与大量客户进行通信，但机器可以。不确定在实践中看起来像什么？在本文中，我将解释机器学习在营销中的五个关键用途。