為什麼管理機器學習(ML)產品比一般軟體困難?因為開發ML產品的不確定性和可變性更高;而一般軟體工程則是為機器編寫規則,原本就有高度的確定性。而ML系統可以自行學習,所以並不需要人來編寫規則。總之,「實驗」就是開發ML產品的關鍵。 關於管理AI產品,我認為最重要的幾件事是: 不確定性:機器學習(ML)產品管理比一般軟體更具挑戰性,因為它涉及更多的不確定性。不僅需要技術上的改變,還需要組織上的改變。 最適合的用途:ML最適合做出決策或預測。 ML產品經理最重要的工作:明確定義問題,確定需求,設定衡量成功的標準,並為ML工程師提供足夠的空間和時間探索解決方案。
給產品經理的AI開發指南#1/Bastiane Huang
給產品經理的AI開發指南#1/Bastiane Huang
給產品經理的AI開發指南#1/Bastiane Huang
為什麼管理機器學習(ML)產品比一般軟體困難?因為開發ML產品的不確定性和可變性更高;而一般軟體工程則是為機器編寫規則,原本就有高度的確定性。而ML系統可以自行學習,所以並不需要人來編寫規則。總之,「實驗」就是開發ML產品的關鍵。 關於管理AI產品,我認為最重要的幾件事是: 不確定性:機器學習(ML)產品管理比一般軟體更具挑戰性,因為它涉及更多的不確定性。不僅需要技術上的改變,還需要組織上的改變。 最適合的用途:ML最適合做出決策或預測。 ML產品經理最重要的工作:明確定義問題,確定需求,設定衡量成功的標準,並為ML工程師提供足夠的空間和時間探索解決方案。