機器學習

AI產品經理管理機器學習模型的原則

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。

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。

本文將講解如下內容：1. 什麼是機器學習項目中的過度擬合？2. 我們如何檢測過度擬合？3. 我們如何解決過度擬合問題？

我會告訴你根據問題的性質使用哪種機器學習模型，我會嘗試解釋一些概念

本文就是面向所有人的機器學習科普大全，涉及所有機器學習相關的關鍵知識點。

關於k均值聚類和主成分分析（PCA）的快速教程。

想要快速區分標記的數據時，我們很容易忽略無監督學習。無監督的機器學習本身就非常強大，而聚類是迄今為止這類問題中最常見的方式。

機器學習模型被許多人稱為「黑匣子」。這意味着雖然我們可以從中獲得準確的預測，但我們無法清楚地解釋或識別這些預測背後的邏輯。但是我們如何從模型中提取重要的見解呢？要記住哪些事項以及我們需要實現哪些功能或工具？這些是在提出模型可解釋性問題時會想到的重要問題。

以營銷為例。今天的營銷人員正在努力向客戶傳遞相關信息。雖然人類無法單獨大規模地與大量客戶進行通信，但機器可以。不確定在實踐中看起來像什麼？在本文中，我將解釋機器學習在營銷中的五個關鍵用途。