• 李星星
    置顶
    2020-12-15
    用户体验出身的产品经理

    作者回复: 加油！祝转型成功

    
    5
  • 悠悠
    2020-12-24
    有监督学习是什么 数据集要有特征（输入）和标签（输出），机器学习他们的联系，下次来特征的时候，可以判断标签。 分类:样本属于多个类别，输出的是类别 回归:输出是连续的数值 无监督学习是什么 聚类，数据集没有标签，机器自动总结相似度进行分组

    作者回复: 👍 悠悠总结的好

    
    6
  • Yue.
    2020-12-15
    正在转型做培训教育类Ai，要学的东西太多了。

    作者回复: 加油，坚持住，种起你的知识体系树，过了这个阶段，东西就会越学越少

    共 3 条评论
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  • 云师兄
    2020-12-15
    技术出身产品，争取在技术层实现ai产品转型

    作者回复: 加油 不凡，你的优势很明显！期待你下次的打卡

    
    3
  • Yang
    2020-12-28
    应用层AI产品经理，有推荐的比较好的书么？

    作者回复: yang，参考《04 | 过来人讲：成为AI产品经理的两条路径》中的“拓展阅读”资料

    
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  • Miss斑马
    2020-12-21
    那么机器学习是否可以用来预测股票涨跌？

    作者回复: 可以的，量化交易就是一个方向

    
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  • BAYBREEZE
    2020-12-24
    英伟达没有上榜..

    作者回复: 主要是本土企业

    
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  • Geek_e2cbf8
    2020-12-16
    IT安防行业的产品经理出身，感觉自己技术能力太差

    作者回复: 所以才要进步，加油！

    
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  • Geek_39e069
    2020-12-15
    整挺好。本条留言由人工产生
    
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  • 种菜的渔民
    2021-06-08
    作者介绍的很全面，从全局的角度说，应用层转型的确是门槛最低的，也是最适合初创企业的，因为在底层和技术层需要的积累和沉淀是非常重要的。而在应用层角度，我的感觉和作者一样，AI是一项基础设施（相当于一种工具），可以跟不同的行业结合解决不同的问题，而应用层的AI产品经理就要找到行业的痛点与AI技术的结合点，并推动产品落地。
    
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