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培训方法解析 人工智能产品经理培训

以技术为主要驱动力的人工智能
时代，人工智能产品经理一定需要学习人工智能相关技术 。本文笔者将与大家讲述机器学习的相关知识 。
作为人工智能产品经理，不一定需要有研究生学历或者博士学历，但是需要了解一些技术的基本概念，各种技术的优缺点以及它们的技术边界 。
就像你会骑自行车，但不一定要自己造自行车，但还是要知道自行车的基本运动原理，比如链传动 。
本文作者将主要介绍:什么是机器学习？
掌握机器学习会更容易理解后续的神经网络 。
理解机器学习不需要从这些复杂尴尬的方式开始 。从一个容易理解的概念去理解，可能会事半功倍 。笔者一直认为“机器学习是一种数据分析的方法” 。
随着互联网的发展，数据量越来越大，如何实现数据成为企业最头疼的问题 。
事实上，未经处理的原始数据没有多少使用价值 。有价值的数据可以通过正确的分析技术，获得更丰富的数据认知、更清晰的场景洞察、更精准的数据画像，从而帮助决策 。这时候数据的意义就凸显出来了 。机器学习的作用是分析庞大的数据，发掘其意义和价值 。
如图所示，数据分析可以分为以下四类:
现状描述：根据现有数据，描述现实世界的现状 。异常诊断：根据现有数据发现其中的异常，并且可以了解出现异常的原因是什么 。未来预测：以时间为维度，利用历史数据查看数据的变化趋势，，预测未来发生的概率 。行为规范：考虑如何改变现状或未来的数据来满足对未来的预期 。机器学习可以做到这四件事 。机器学习可以通过学习数据来描述现实世界，洞察世界，预测未来世界的演变 。
一、 传统软件和机器学习的逻辑差异 互联网时代，产品经理的工作是分析现有业务，根据业务流程设计合理的系统处理逻辑，开发工程师根据设计的业务处理逻辑实现产品 。
所以传统软件从输入到输出的操作都是设计好的，固定的，清晰的 。如图，工程师的作用是设计流程，使数据按照设计的流程进行处理 。
人工智能产品不同于互联网产品，也不同于传统的软件产品 。人工智能产品根据现有数据自动构建逻辑结构 。人工智能产品通过机器学习算法从数据中反复学习，在不告诉计算机业务逻辑的情况下，人工智能算法就能发现其中隐藏的规则和含义 。
人工智能系统将训练数据(输入数据+结果数据)放入人工智能算法中，得到一个模型 。如图，这个模型代替了产品经理或需求分析师设计的软件逻辑结构 。
机器学习和传统软件的区别是非常大的，机器学习颠覆了原有的程序思路 。
传统的程序思路是，人们已经分析了数据，发现了规则，通过输入数据，验证规则，得到了最终的结果 。但是，机器学习不需要人去分析判断数据本身 。而是把所有的分析判断工作都交给了机器 。输入训练数据后，机器根据算法找出隐藏在数据中的规则，并能在实践中应用这些规则 。
二、机器学习的学习模式 根据训练方法的不同，机器学习有四种学习模式，即监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 。
这四种学习方法的根本区别在于针对不同数据内容的训练模式不同 。
监督学习：通过有标签的数据进行训练，得到一个模型，通过该模型对未知数据进行处理 。无监督学习：事先没有任何训练数据样本，而是通过算法对数据进行分析建模，找到其中的规律 。半监督学习：半监督学习训练中使用的数据，只有一部分是标记过的，而大部分是没有标记的 。强化学习：强化学习也是使用未标记的数据，但是可以通过某种方法知道你是离正确答案越来越近还是越来越远 。监督学习非常容易理解 。是按照人类制定的规范，通过机器学习不断训练，以达到这个规范下的最优解 。为什么会出现无监督学习？未经训练的自动化建模会出错吗？
举个简单的例子，就像有些人对音乐一窍不通，但是通过多听，用不了多久就能分辨出古典派、现代派和爵士派 。同样，我们把大量不同时间不同类型的音乐交给机器 。机器可以根据音频和节奏中高、中、低低音的使用情况，找出音乐的特征，完成分类，而不需要事先告诉机器哪首音乐是什么类型 。
机器学习可以解决很多问题，但总结起来可以分为分类、回归、聚类和降维，如图4-4所示 。
在解决这些问题时，有很多算法，如支持向量机、K-最近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、线性回归、神经网络等 。而聚类，EM算法等等都是无监督学习 。各种算法的分类和应用领域如表所示 。


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