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快速掌握AI算法基礎(chǔ)：AI產(chǎn)品經(jīng)理的“共同語言”入門指南
AI產(chǎn)品經(jīng)理或多或少都需要掌握一些算法知識，那么對于非相關(guān)專業(yè)的人員而言，該怎么了解并快速入門AI算法？這篇文章里，作者以問答的形式總結(jié)了AI算法領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容，或許可以幫到想成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的同學(xué)們，一起來看看吧。
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K-means聚類算法：用“物以類聚”的思路挖掘高價(jià)值用戶
2023年AI產(chǎn)品這么火，連帶著相關(guān)的行業(yè)、技術(shù)也變得越發(fā)炙熱。之前我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了一些算法，這篇文章，我們來學(xué)習(xí)聚類問題中最經(jīng)典的K均值（K-means）算法。
樸素貝葉斯算法：如何用AI買到好瓜？
如何利用AI買到一個(gè)好瓜？本文介紹了樸素貝葉斯算法的原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)，希望能夠幫助你更好地應(yīng)用。
AI親手裁掉人類，誰賦予了它“非人化”的權(quán)利？
隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI在工作中占的比例越來越多，甚至于，AI正在親手裁掉我們?nèi)祟?。而那些躲在AI數(shù)據(jù)背后的老板和人力資源都將不再承擔(dān)責(zé)任，使勞動關(guān)系非人化。是誰賦予了AI決定人類去留的權(quán)利呢？人工智能的權(quán)利責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)又該如何衡量？
搶了人類編輯飯碗的AI算法，會完勝嗎？
AI奪權(quán)，“備胎轉(zhuǎn)正”的戲碼，在媒體行業(yè)再次上演。AI將在取代人類編輯的戰(zhàn)斗中取得最后的勝利嗎？本文從AI算法推薦的上位和爭議中，來探究下AI算法與人工編輯推薦可能的...
2020，AI算法市場能火起來嗎？
對于AI 算法市場來說，2020年，它將在探索中等待，也在等待中探索。
2019的存量只剩一個(gè)多月，各種年度總結(jié)即將蜂擁而至?；仡^看看這一年的AI發(fā)展，或許八個(gè)字的總...
AI基礎(chǔ)：美女和野人過河問題
AI是一個(gè)提升高級度的概念，真正的AI遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是說說而已。筆者以AI算法的經(jīng)典問題為例，闡釋了問題的解決邏輯和辦法，展示了算法的形成過程。
AI（Artificial Intelligen...
構(gòu)建用戶畫像中所用到的AI算法
本文從三個(gè)部分——標(biāo)簽的層級、生產(chǎn)、權(quán)重方面，分析了構(gòu)建用戶畫像中所用到的AI算法。
談及用戶畫像，我想產(chǎn)品和運(yùn)營的朋友們都不會陌生，用戶畫像是用戶研究的重要輸...
如何讓算法解釋自己為什么“算法歧視“？
人工智能作為一項(xiàng)新技術(shù)，正在改變著人類社會的原有規(guī)則和運(yùn)作方式，人類也逐漸衍生出了害怕被AI支配的恐懼心理，在某種程度上來說，這種恐懼正是源于算法的不透明性。
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實(shí)操AI算法：K-Means用戶分群應(yīng)用案例
本文介紹了如何用AI聚類算法中的K-Means來對用戶進(jìn)行分群，以及在過程中需要留心的幾個(gè)K-Means算法注意點(diǎn)。
從產(chǎn)品策劃的角度看，不同的用戶對產(chǎn)品可能有著不同的需求...
解讀目的地預(yù)測背后的AI算法
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的技術(shù)進(jìn)步，以及汽車朝網(wǎng)聯(lián)化、智能化的快速發(fā)展，擁有強(qiáng)勁的AI算法和技術(shù)支撐，我們已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確率的目的地預(yù)測。文章就來解讀一下關(guān)于...
一款基于AI算法的調(diào)查問卷：從產(chǎn)品運(yùn)營，到技術(shù)研發(fā)全過程深度剖析
我用最簡單粗暴的形式，為大家講解一個(gè)調(diào)查問卷項(xiàng)目橫跨運(yùn)營，產(chǎn)品，技術(shù)三個(gè)部門的背后，到底都經(jīng)歷了什么，從無從下手到順?biāo)兄郏敿?xì)講述一個(gè)用戶調(diào)查問卷產(chǎn)品的生...
