一、灵魂三问1. AI 业务的盈利模式是否完善、合理？

个人认为这是PM最随意马虎发生的问题，把自己放在已有业务上而损失不雅观察相邻业态的大局不雅观。
由于不足理解市场的多样性，限定了扩展业务的思路和眼界。

之前我卖力的产品紧张做事工具是G端客户，帮助他们识别图像中的特色，提高业务效率。
后来我在上厕所的时候溘然就灵光一现脑洞大开，想到除了G端还可以做事B端，由于很多中小微型企业没有技能能力来实现这些系统，那么我就可以给这些企业供应SaaS做事，一来是增加公司盈利，二来是通过市场来考验产品。

2. 投入产出比能否达到公司预期？

明确自己卖力的产品属于长线收益还是短线收益。
如果是长线，那么就方案迭代产品，操持每个阶段的投入和产出，大象无形，大音声稀，掌控好每个细节自然就会脱颖而出。

3. 产品是否符合公司政策和发展基调

PM直接对公司和需求卖力，二者的侧重点犹如排序一样，有时候好的产品并不符合公司利益，做个俗人，当断则断。

之前我们公司赢利点在G端，但是B端在海内也有大量客户，公司方案的发展方向也是逐渐摒弃G端以B端为主，以是我就往B端使劲，不管是不是属于我卖力的业务，都费尽心机跟B端产生更多业务联系。

二、产品架构设计

公司资源、业务需求等各种条件都较为繁芜的情形下，可以通过划分维度来设计产品，比如可能涉及到配置层、操作层和运用层。

1. 配置层

用来帮助客户配置AI产品的规则逻辑等内容。
可以包括：

AI识别模型库，用来掩护识别模型的种类，也是业务中科技含量最高的模块，便于日后的查询和管理；AI权限模块，用来管理干系的业务职员进行操作，定义利用AI做事的客户；人工审核管理模块，用来管理利用AI识别还是人工识别的规则；事宜定义模块，用来定义事宜的判断结果和触发条件；AI做事周期，用来管理AI做事的有效期。

2. 操作层

对AI识别后的结果进行二次检讨。
可以设计AI标注库，用来校验AI的识别结果，提高精确率。
也可以利用人工标注的数据优化现有算法。

3. 运用层

AI产生的结果直接面向客户。
可以设计关照触发规则，用来管理关照的内容、触发频率和受众类型等；客户类型，根据客户类型给客户展示识别结果和数据可视化内容。

三、图像识别事理1. 观点

通过当前已有数据对算法模型进行演习，总结数据的规则，预测新数据的结果。

2. 学习办法

分为《预测学习》和《描述学习》。

1）预测学习

模型演习之前，利用人工的办法提取特色并给打上标签。
其目标是在给定一系列输入输出实例所构成的数据集的条件下，学习输入x到输出y的映射关系。

这里的数据集称为演习集，实例的个数称为演习样本数。
对付给定的x，可以对所察看到的值与预测的值进行比较。

例如我们现在有大量的狮子和老虎的照片，首先给每张照片都打上对应动物的标签。
然后把这些带标签的图片喂给模型，让模型知道狮子长什么样，老虎长什么样。
末了我们找一些新的、没打标签的图片给模型，让它自己识别图片里是什么。
这便是一个完全的有监督模式的机器学习过程。

2）描述学习

直接把数据丢给算法模型，又称为“聚类”。

在给定一系列仅由输入实例构成的数据集的条件下，其目标是创造数据中的有趣模式。

描述学习有时候也称为只是创造，这类问题并没有明确定义，由于我们不知道须要探求什么样的模式，也没有明显的偏差度量可供给用。
为了让机器能够理解物体之间的关系，我们终极把现实中的特色转化为“向量”进行打算。

例如擎天柱，张三和我，如果细分的话，张三和我该当是一类，由于属于人类；擎天柱属于机器类。
末了三者才同归属于生命体类。

3）算法模型

目前所有算法模型都是各有千秋的状态，没有一种算法能够被证明全面优于其他算法，每种算法都是为理解决某一特定场景的问题，只有某一特定场景更优的算法，可以通过比拟找到个中最好的算法。

目前涌现的相对盛行的算法紧张因此工具、区域、高下文等场景的分类算法：

① 基于工具的场景分类

这种分类方法以工具为识别单位，根据场景中涌现的特定工具来区分不同的场景；基于视觉的场景分类方法大部分都因此工具为单位的，也便是说，通过识别一些有代表性的工具来确定自然界的位置。

范例的基于工具的场景分类方法有以下的中间步骤：特色提取、重组和工具识别。

缺陷：底层的缺点会随着处理的深入而被放大。
例如，上位层中小工具的识别每每会受到下属层相机传感器的原始噪声或者光照变革条件的影响。
尤其是在宽敞的环境下，目标每每会非常分散，这种方法的运用也受到了限定。

须要指出的是，该方法须要选择特定环境中的一些固定工具，一样平常利用深度网络提取工具特色，并进行分类。
例如PCA算法实现识别人脸降维事理，打消冗余和噪音的滋扰，试验步骤如下：

② 基于区域的场景分类

首先通过目标候选候选区域选择算法，天生一系列候选目标区域，然后通过深度神经网络提取候选目标区域特色，并用这些特色进行分类。

例如K-means算法，它把N个工具根据属性分为K个种别，使得结果知足：同一类中的工具相似度较高，不同的工具相似度较小，定义丢失函数如下：

个中Xn为待分类的数据点，μk为第k个类别的中央，Rnk∈{0,1}来表示数据点Xn对付k的归属（个中n=1，。
。
。
，N；k=1，。
。
。
，k）

如果数据点Xn属于第k类，则Rnm=1，否则为0。

K-means通过迭代求解，得到使得丢失函数J最小的所有数据点的归属值{Rnk}和聚类中央{μk}。

③ 基于高下文的场景分类

这类方法不同于前面两种算法，而将场景图像看作全局工具而非图像中的某一工具或细节，这样可以降落局部噪声对场景分类的影响。
将输入图片作为一个特色，并提取可以概括图像统计或语义的低维特色。

该类方法的目的即为提高场景分类的鲁棒性。
由于自然图片中很随意马虎掺杂一些随机噪声，这类噪声会对局部处理造成灾害性的影响，而对付全局图像却可以通过均匀数来降落这种影响。

基于高下文的方法，通过识别全局工具，而非场景中的小工具凑集或者准确的区域边界，因此不须要处理小的伶仃区域的噪声和低级图片的变革，其办理了分割和目标识别分类方法碰着的问题。

四、图像识别过程

图像识别技能归纳起来，紧张包括4个步骤：

1）首先是获取信息，紧张是指将各种信息通过传感器向电旗子暗记转换，也便是对识别工具的基本信息进行获取，并通过“聚类”的办法，将其向打算机可识别的信息转换。

2）然后是信息预处理，紧张是指采取去噪、变换及平滑等操为难刁难图像进行处理，基于此使图像的主要特点提高。

3）其次是抽取及选择特色，紧张是指在模式识别中，抽取及选择图像特色，概括而言便是识别图像具有种类多样的特点，如采取一定办法分离，就要识别图像的特色，获取特色也被称为特色抽取。

4）末了是设计分类器及分类决策，个中设计分类器便是根据演习对识别规则进行制订，基于此识别规则能够得到特色的紧张种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别分外特色，终极实现对图像的评价和确认。

五、事情运用

作为PM\PO\TPM来说，给到技能大佬们的策略是要清晰完全的，举例：要识别图片中的人是否带帽子，那么这时我们就要描述清楚帽子的颜色、种类和所在位置等维度信息。

最好用爬虫的办法爬取大量帽子，然后判断帽子是否在人的脑袋上。
在语音识别中，须要建立字符库，完善优化字符库的内容。

通过网络和整理，我们对要产品需求会有一个直不雅观的认知，但随着调研的连续，我们还可能会创造其他问题。
为了避免有代价的信息遗漏，这个阶段我们网络的案例，该当具有更多的发散性。

六、用户感知提升

对付用户来说，能够让用户感知到的是产品的拟人度。
但AI的输出是否合理，这个取决于人的主不雅观评判。
这也是数据标注事情所做的意义所在——尽可能通过标注让模型更像真实的人。
比如在情景对话中，虽然有些回答听起来很搞笑，但只要输出的结果让人以为合理，就依然会被人接管。

老巫婆：你说这个天下上最俏丽的人是谁？AI：是白雪公主！
老巫婆：再给你一次重新组织措辞的机会！
AI：是白雪公主！
老巫婆：你看清楚了，我手里拿着刀呢！
AI：是你，你是天下上最美的人！

PS：与AI算法工程师的沟通小技巧

客不雅观化、可量化、数字化、就事论事。
如下：

业务说：大佬，能不能优化下这个模型，好多地方都不准，客户都投诉啦。

建议沟通办法：

业务说：博士，这个模型的准确率能不能提高到95%？由于目前图像上的3个点都属于特色点，但是没有识别成功。

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