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The Step-By-Step PM Guide to Building Machine Learning Based Products
為什麼讀這篇文章？
機器學習大概是這兩三年來最熱門的一個技術名詞，但是面對這個新潮的技術，要如何運用到產品開發? 運用到商務上? 產品管理要如何做？
文章重點筆記
這篇文章作者本身是擔任產品經理( Product management ) 的角色，她寫了六篇指南，目標是讓你對開發機器學習產品的技術和過程有足夠的瞭解, 讓你快速開始。她認為 –
雖然機器學習是一個難以置信的技術空間, 但是為了最大限度地發揮商業影響, 你需要理解許多基本原理與開發複雜的演算法幾乎沒有什麼關係。 這些是確保你提出正確的問題, 理解開發機器學習模型的過程, 以及建立一個能夠不斷協同作業的組織, 而不是把資料科學(建立這些模型的組織)當成一個”黑盒子” 然後期待它將神奇地產生洞察力。
她寫了 6 篇指南分別是
1. What Machine Learning Can Do for Your Business and How to Figure It Out 機器學習能為你的商務做些什麼, 以及如何找出答案
2. What You Need to Know About Machine Learning Algorithms and Why You Should Care 你需要瞭解的機器學習算法和你為什麼要關心
3. Developing a Machine Learning Model from Start to Finish 從頭到尾開發一個機器學習模型
4. Roles, Skills and Org Structure for Machine Learning Product Teams 機器學習產品團隊的角色、技能和組織架構
5. Machine Learning is Very Much a UX Problem 機器學習是一個很大的用戶體驗問題
感想
有不少公司的產品是隨著新技術名詞在起舞的，利用這些產品背後的技術吸引使用者的目光，吸引投資者的注意，但是最終還是要回歸本質
- 這個產品解決了目前使用者的哪些痛點？
- 這個產品有辦法細分壟斷嗎？ ( 建議看一本書 – 從 0 到 1 )
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