L'intelligence artificielle pénètre rapidement dans diverses industries et le responsable des produits AI a une lacune de 68 000, qui est devenue un talent raret. Le projet "Gestionnaire de produits AI" est destiné aux responsables de produits et aux dirigeants d'entreprise qui souhaitent promouvoir le développement des affaires grâce à la technologie AI.

introduira comment créer des produits AI pouvant apporter une valeur commerciale, apprendre les processus de développement de produits AI. Vous apprendrez des études de cas avec Linelian, créerez un ensemble de données et construire un modèle AI, qualifié dans les différents concepts de l'AI et des compétences pratiques et concevoir, développer, évaluer et mettre en œuvre de nouveaux produits basés sur la technologie d'intelligence artificielle. Le gestionnaire de produits de données est également une position populaire.

La relation entre les deux est que le gestionnaire de produits AI est basé sur la base de données et la phase de promotion du développement des gestionnaires de produits de données est le gestionnaire de produits AI.

La différence de premier point: différentes cibles de produits

Parfois, le gestionnaire de produits doit prendre une poitrine pour faire un besoin, rencontre souvent une question, cette demande est fiable ? Parfois, tout le monde ressent une entreprise heureuse, mais la société n'a pas de bonne croissance des affaires

lorsque la croissance est un goulot d'étranglement; lorsque le produit n'est pas précis, il est recommandé à l'utilisateur; les gestionnaires de produits ne peuvent pas prédire la nouvelle demande de produits et Nouveaux besoins de services; lorsque les coûts humains deviennent élevés, lorsque certains processus fixes peuvent être remplacés par des robots;

La classe de pré-classe est principalement due à des gestionnaires de données pour résoudre des problèmes, passez des données pour vérifier l'exactitude du produit. Demande, via les données en ligne, le produit doit être itéré pour améliorer, voire des points innovants, grâce à une analyse des données, à la découverte des mines de données, aux problèmes de produits qui ne peuvent pas être trouvés, à améliorer le problème.

La classe suivante est principalement les objectifs du produit du gestionnaire de produits AI, et l'AI peut aider les autres à gagner du temps, et peut également prédire que les produits et les services recherchés à l'origine, et AI peut résoudre les besoins incertains du service de produits..

L'objectif du produit du gestionnaire de produits de données est d'utiliser des données pour confirmer les besoins de déterminisme; l'objectif du produit du gestionnaire de produits AI est la demande de produit pour une incertitude d'adressage créative.

Deuxième différence: Différents processus pratiques

Parlons du processus de produit du gestionnaire de produits de données, puis consultez le gestionnaire de produits du produit IA. directeur.
Les étapes de l'analyse des données du gestionnaire de produits de données peuvent généralement être divisées en six étapes suivantes:
Analyse désagréable

Préparation des données

Nettoyage des données

Analyse des données ] Visualisation des données
Rapport d'analyse




Case de données de produits: Analyse des données de vente pharmaceutique de l'hôpital Chaoyang Démontage classique Démontage

1, Analysé
Par l'analyse des données de vente de médicaments dans l'hôpital du district de Chaoyang, Comprendre le nombre de consommation mensuelle de l'hôpital Chaoyang, le montant moyen de la consommation mensuelle, le prix de la liste des clients et les tendances de la consommation, les premiers médicaments.

2, Import de données

de l'auteur Linélien LOCK Data LOCK Data, si une analyse des données est requise, vous pouvez cliquer sur le lien final.

3, Nettoyage des données
Nettoyage des données Comprend, Ligne par défaut, la colonne manque de valeur, une valeur anormale, ne doit pas se produire de valeur négative et ne doit pas être trop grande, Le nettoyage de la valeur d'anomalie, la modification du nom de la colonne de données, la conversion du type de données et la commande de réappraction de données, etc. sont nettoyées.

4, Analyse des données

L'analyse des données des gestionnaires de produits de données est principalement due à des données correspondant à l'analyse des entreprises, l'analyse des scénarios de données, souvent le système de gestion des données est proposé, par exemple, Dans ce cas, la définition des entreprises du nombre de consommation moyenne du mois est la suivante: le nombre de consommation moyenne de mois est = nombre total de consommation totale / mois;

Définition des entreprises du montant mensuel de la quantité de calcul de la méthode de calcul est : Montant de la consommation moyenne moyenne = montant total de la consommation / mois; Liste des clients La méthode de calcul du service de prix est: Prix d'invité = montant total de consommation / consommation totale. Attendre

5, visualisation des données

pour les camarades de classe qui sont bonnes en pensée d'image, le texte n'est pas aussi bon que la vidéo, la visualisation des données est un exemple plus simple de le texte de l'analyse des données ou la structure de l'intimité visualisée.

6, Rapport d'analyse des données de produit
Rapport d'analyse des données de produit Aucun formulaire fixe.

Case du gestionnaire de produits AI:

Contenu de produit Le contenu de la croissance sur le terrain est plus évident, selon le travail réel de linélien de l'auteur, il existe plusieurs productions.Programme de processus pratique.

Network Neural, l'apprentissage de la machine, l'apprentissage en profondeur est basé sur des produits logiciels;

Robots, des puces, des produits de collaboration matériels intelligents, matériels et logiciels;

L'expérience de l'industrie pour trouver l'affectation de l'AI peut;

est principalement innovant dans l'algorithme d'AI.
Cet article prête d'abord une solution au plan de produit pour le réseau de neurones, l'apprentissage automatique et le logiciel d'apprentissage profond.

Responsable de produit AI Case: Formation Neural Network Case classique Démontage

Sélectionné un modèle de base

Réglage de la sous-station de paramètre d'initialisation

Formation à l'entraînement

Évaluer l'erreur de formation

(1) Sélectionnez un modèle de base

Cet article sélectionne Sklearn.netr comme le modèle de modèle de formation de base.

(2) Réglez le modèle de génération de paramètres d'initialisation


Réglez les paramètres de modèle de réseau de neurones, masquant la coordonnée de la couche taille (50, 50).

(3) Modèle de formation, formant le modèle avec l'ensemble de formations

Importer des données, vous avez besoin d'un camarade de classe des données. Définissez comme suit, veuillez regarder la fenêtre du produit WECHAT Numéro du public WECHAT de l'auteur.

Un modèle d'entraînement, utilisant le modèle de classificateur MLP de formation de données




[

Sauvegardez le modèle d'une formation

(4) Evaluer une erreur de formation

Par certains indicateurs de quantité

L'efficacité de la formation modèle est évaluée par des courbes d'erreur de dessin.

(5) Continuez les paramètres de réglage si une erreur de formation est moins chère

[6 répétant 7 à 8

Réglage, coordonnées, nœuds, heures de formation, etc super paramètres, Modèles de répétition et choisissent enfin un excellent modèle de rechange.

(7) Sélectionnez de nouvelles données pour générer de nouveaux ensembles de données

Cet article est utilisé, il est utilisé un ensemble de données ministère célèbre. Si vous devez faire attention. à l'auteur WECHAT Numéro public LINELIAN KTW Produit produit.

Le problème de ce jeu de données d'image est plus évident, 1. Le nombre de données formées; 2. Qualité des étiquettes de données;