AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
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结束语 (0讲)
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130 | 数据科学家高阶能力之分析产品

洪亮劼 2017-10-23
人工智能工程师和数据科学家的主要工作是什么?很多人认为,他们的主要工作是利用复杂的机器学习模型和算法来解决产品中的难题。这样的认识既“对”也“不对”。“对”的地方是说,机器学习模型和算法的确是人工智能技术在产品上落地的核心步骤。“不对”的地方是说,这种认识往往片面地总结了人工智能从业人员的工作范畴。
实际上,要想真正地提出一个好的人工智能解决方案,分析产品的能力是必需的。从较高的层次来讲,就是分析一个产品目前遇到的难题是什么,为什么需要用人工智能技术去解决,哪些是可以用人工智能技术解决的,哪些不能。
今天,我就来分享一下,站在人工智能工程师和数据科学家的角度,我们如何理解并提升分析产品的能力,学会了解产品的需求。

产品需求的庖丁解牛

一个数据驱动的产品往往是一个复杂的复合体。这里面当然有很多数据、人工智能的元素,也有不少其他元素,比如设计、人机交互、商业规则、心理学等等。那么,如何在这么一个综合复杂的体系中找到人工智能技术的合适位置,以及技术究竟要扮演什么样的角色,其实是一个数据驱动型产品能否成功的核心问题。
想要对这个问题有一个比较全面的认识,我们首先需要回答这么一个问题,那就是人工智能技术到底能够给产品带来什么?
很多朋友可能觉得这个问题不言自明。人工智能技术难道不是解决产品的核心算法难题吗?
这种看法其实不够全面。人工智能技术给产品带来的其实不仅是一些核心的模型和算法,更重要的是,带给产品一项根本性的能力:数据驱动的决策过程
什么叫作“数据驱动的决策过程”呢?我们还是要从人工智能技术的特点说起。
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精选留言(11)

  • Xuan
    一般做了a/b后,不是会选择最优的那个方案来全量展示吗?
    2017-10-24
    2
  • Netfox
    电信行业各种计费,鉴权,承载系统应该不需要的!
    2017-10-23
    2
  • 黄德平
    想了几个,比如畜牧业,蔬菜种植业,这些远离互联网,变化慢的行业。或许基因编辑技术可以用来做农产品的AB测试。。。
    2018-11-30
    1
  • 东东
    这样的产品很少吧,ab测试的应该不少
    2019-05-05
  • 数据驱动:主动利用这些数据来驱动产品的发展,驱动产品方方面面的进化。
    2018-07-18
  • 一旦产品的决策中出现了有需要大量数据、有复杂选项的时候,作为产品的决策者就需要马上意识到,这部分决策任务应该逐渐从人移到智能模型和算法上,依靠数据驱动流程来加快迭代。这一点是智能决策的关键。
    2018-07-18
  • 数据驱动的决策过程:数据,数据收集意识,建立数据管道;驱动,在数据链条上,项目人员的意识,如何用数据驱动的决策。
    2018-07-18
  • 张弛
    没有足够的用户数据的产品
    2018-06-22
  • yy
    老师,我懂你,哈哈
    2018-06-09
  • lzh
    垄断行业
    2017-12-03
  • vincent
    没有这样的产品
    2017-10-23
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