年份：2019年
作者：林中翘 [林中翘]
出版社：电子工业出版社
语言：chinese
类型：PDF
大小：10.70 MB
ISBN NO：B07W1JSPYW
《产品经理进阶：100个案例搞懂人工智能》根据人工智能领域产品经理的能力要求与知识体系，从原理到应用介绍人工智能的相关技术，全面阐述如何进阶为一名合格的人工智能产品经理。
《产品经理进阶：100个案例搞懂人工智能》共分为13章，其中第1~3章介绍机器学习能做什么及如何去做，第4~10章介绍7种基础 算法的原理与商业化应用，第11~13章介绍深度学习在图像识别、自然语言处理与AI绘画三个方向的发展与成果。本书不局限于从数学角度推导各类机器学习算法的原理，而是配合大量案例，由浅入深地讲述什么是机器学习、机器学习如何解决问题及机器学习需要产品经理做什么。
本书能够帮助初入人工智能领域的产品经理建立对算法的理解，并将这些知识融入不同领域的业务中，发现更多的应用场景，创造更多的应用可能。
《产品经理进阶：100个案例搞懂人工智能》共分为13章，其中第1~3章介绍机器学习能做什么及如何去做，第4~10章介绍7种基础 算法的原理与商业化应用，第11~13章介绍深度学习在图像识别、自然语言处理与AI绘画三个方向的发展与成果。本书不局限于从数学角度推导各类机器学习算法的原理，而是配合大量案例，由浅入深地讲述什么是机器学习、机器学习如何解决问题及机器学习需要产品经理做什么。
本书能够帮助初入人工智能领域的产品经理建立对算法的理解，并将这些知识融入不同领域的业务中，发现更多的应用场景，创造更多的应用可能。
目录 · · · · · ·
1 机器学习入门 …………………………………………………………………………………………. 1
1.1 什么是机器学习 ………………………………………………………………………………. 1
1.1.1 人类学习 VS 机器学习………………………………………………………… 1
1.1.2 机器学习三要素 ……………………………………………………………………. 3
1.2 什么问题适合用机器学习方法解决 ………………………………………………….. 5
1.2.1 必备条件 ……………………………………………………………………………… 5
1.2.2 机器学习可解决的问题 …………………………………………………………. 7
1.3 机器学习的过程 ………………………………………………………………………………. 9
1.3.1 机器学习的三个阶段 …………………………………………………………….. 9
1.3.2 模型的训练及选择 ………………………………………………………………. 11
1.4 机器学习的类型 …………………………………………………………………………….. 12
1.4.1 有监督学习…………………………………………………………………………. 13
1.4.2 无监督学习…………………………………………………………………………. 14
1.4.3 半监督学习…………………………………………………………………………. 14
1.4.4 强化学习 ……………………………………………………………………………. 15
1.5 产品经理的经验之谈 ……………………………………………………………………… 16
2 数据的准备工作 ……………………………………………………………………………………. 18
2.1 数据预处理 ……………………………………………………………………………………. 18
2.1.1 为什么要做数据预处理 ……………………………………………………….. 18
2.1.2 数据清洗 ……………………………………………………………………………. 20
2.1.3 数据集成 ……………………………………………………………………………. 23
2.1.4 数据变换 ……………………………………………………………………………. 24
2.1.5 数据归约 ……………………………………………………………………………. 26
2.2 特征工程 ……………………………………………………………………………………….. 27
2.2.1 如何进行特征工程 ………………………………………………………………. 27
2.2.2 特征构建 ……………………………………………………………………………. 27
2.2.3 特征提取 ……………………………………………………………………………. 28
2.2.4 特征选择 ……………………………………………………………………………. 31
2.3 产品经理的经验之谈 ……………………………………………………………………… 34
3 了解你手上的数据 ……………………………………………………………………………….. 36
3.1 你真的了解数据吗 …………………………………………………………………………. 36
3.1.1 机器学习的数据统计思维 ……………………………………………………. 36
3.1.2 数据集 …………………..
1.1 什么是机器学习 ………………………………………………………………………………. 1
1.1.1 人类学习 VS 机器学习………………………………………………………… 1
1.1.2 机器学习三要素 ……………………………………………………………………. 3
1.2 什么问题适合用机器学习方法解决 ………………………………………………….. 5
1.2.1 必备条件 ……………………………………………………………………………… 5
1.2.2 机器学习可解决的问题 …………………………………………………………. 7
1.3 机器学习的过程 ………………………………………………………………………………. 9
1.3.1 机器学习的三个阶段 …………………………………………………………….. 9
1.3.2 模型的训练及选择 ………………………………………………………………. 11
1.4 机器学习的类型 …………………………………………………………………………….. 12
1.4.1 有监督学习…………………………………………………………………………. 13
1.4.2 无监督学习…………………………………………………………………………. 14
1.4.3 半监督学习…………………………………………………………………………. 14
1.4.4 强化学习 ……………………………………………………………………………. 15
1.5 产品经理的经验之谈 ……………………………………………………………………… 16
2 数据的准备工作 ……………………………………………………………………………………. 18
2.1 数据预处理 ……………………………………………………………………………………. 18
2.1.1 为什么要做数据预处理 ……………………………………………………….. 18
2.1.2 数据清洗 ……………………………………………………………………………. 20
2.1.3 数据集成 ……………………………………………………………………………. 23
2.1.4 数据变换 ……………………………………………………………………………. 24
2.1.5 数据归约 ……………………………………………………………………………. 26
2.2 特征工程 ……………………………………………………………………………………….. 27
2.2.1 如何进行特征工程 ………………………………………………………………. 27
2.2.2 特征构建 ……………………………………………………………………………. 27
2.2.3 特征提取 ……………………………………………………………………………. 28
2.2.4 特征选择 ……………………………………………………………………………. 31
2.3 产品经理的经验之谈 ……………………………………………………………………… 34
3 了解你手上的数据 ……………………………………………………………………………….. 36
3.1 你真的了解数据吗 …………………………………………………………………………. 36
3.1.1 机器学习的数据统计思维 ……………………………………………………. 36
3.1.2 数据集 …………………..
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