上一篇文章，我們講了AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，里面提到要用很多AI數(shù)據(jù)集才能完成訓(xùn)練。這篇文章，我們就來講下AI數(shù)據(jù)集的數(shù)個(gè)面孔，希望能一次給大家說明白。

探索數(shù)據(jù)奧秘，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新——一文帶你走進(jìn)聚類分析的世界！無論你是一位在海量數(shù)據(jù)中分析洞察用戶行為的產(chǎn)品經(jīng)理，還是利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)踐者，搞懂聚類分析，都將事半功倍。

線性回歸可以理解為一個(gè)回歸算法，我們可以結(jié)合線性回歸算法來做預(yù)測(cè)值。這篇文章里，作者就總結(jié)了線性回歸算法的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)劣勢(shì)等方面，一起來看看吧。

用戶數(shù)據(jù)是數(shù)字化營銷的核心資產(chǎn)，分析用戶數(shù)據(jù)可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員了解用戶的需求、行為和喜好，從而制定更有效的營銷策略。本文將介紹如何利用大模型，即具有強(qiáng)大計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力的人工智能模型，來分析用戶數(shù)據(jù)。 本文將從用戶數(shù)據(jù)預(yù)處理、用戶數(shù)據(jù)建模和分析用戶數(shù)據(jù)中的大模型技術(shù)三個(gè)方面進(jìn)行闡述，并且給出一些實(shí)例和示意圖，幫助讀者理解和應(yīng)用大模型的優(yōu)勢(shì)。

本文是系列文章的第二篇，會(huì)具體產(chǎn)出模型構(gòu)建環(huán)節(jié)的具體內(nèi)容。閱讀本文前，建議先閱讀上篇文章，可以知道模型構(gòu)建環(huán)節(jié)處于AI產(chǎn)品構(gòu)建的哪個(gè)位置。

隨著AI時(shí)代的到來，越來越多概念值得我們關(guān)注。這篇文章里，作者就介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的概念和關(guān)系，一起來看看，或許屏幕前的你會(huì)感興趣。

邏輯回歸（Logistic Regression）是一種廣泛應(yīng)用于分類任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，下面這篇是筆者整理分享的關(guān)于邏輯回歸算法的入門教程文章，對(duì)此感興趣的同學(xué)可以進(jìn)來看看了解更多呀！

作為一名工程師，如果你不學(xué)習(xí)AI/機(jī)器學(xué)習(xí)的訣竅，你的職業(yè)生涯就會(huì)停滯不前，這是為什么呢？可以看看下邊這篇文章，或許可以找到你想要的答案。

低代碼、無代碼平臺(tái)在近幾年流行了起來，那么這類平臺(tái)的實(shí)際體驗(yàn)效果如何？本篇文章里，作者就針對(duì)一款面向業(yè)務(wù)分析師的零代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具——Amazon SageMaker Canvas，進(jìn)行了分析體驗(yàn)，一起來看一下。

對(duì)于AI產(chǎn)品經(jīng)理來說，在懂得業(yè)務(wù)之外，有時(shí)也需要懂得一些技術(shù)。本文作者通過講故事聊天的方式，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的一些常見的算法和評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了介紹，希望能給你帶來一些幫助。

作為策略產(chǎn)品經(jīng)理，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，一定程度上可以幫助到日常工作。在本篇文章里，作者便拆解和總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)的分類任務(wù)離線效果評(píng)估指標(biāo)，一起來看看吧，也許會(huì)對(duì)你有幫助。

在設(shè)計(jì)工作中，如果想提升產(chǎn)品服務(wù)、推動(dòng)轉(zhuǎn)化率提升，結(jié)合數(shù)據(jù)算法找到優(yōu)化方向，是一個(gè)相對(duì)不錯(cuò)的選擇。那么在實(shí)際業(yè)務(wù)中，我們可以如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)算法等內(nèi)容進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用？本文便從概念、實(shí)操等維度入手做了內(nèi)容解讀，一起來看。