001-003 产品经理-ML应用构建-ML应用范围

001-003 产品经理-ML应用构建-ML应用范围

时间：2025年09月08日14:48:01

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文章目录

• [001-003 产品经理-ML应用构建-ML应用范围](#001-003 产品经理-ML应用构建-ML应用范围)
• • [导引 学习法则](#导引 学习法则)
  • [1 内容索引 产品经理-ML应用构建-ML应用范围 001-003](#1 内容索引 产品经理-ML应用构建-ML应用范围 001-003)
  • • [1.1 课程来源：](#1.1 课程来源：)
    • [[ Building Machine Learning Powered Applications](https://learning.oreilly.com/library/view/building-machine-learning/9781492045106/)](# Building Machine Learning Powered Applications)
    • [1.2 具体涉及节（序号源于个人初始笔记排序）](#1.2 具体涉及节（序号源于个人初始笔记排序）)
  • [2 提问问题：](#2 提问问题：)
  • • [2.1 我要做一个端到端ML产品，全流程如何？](#2.1 我要做一个端到端ML产品，全流程如何？)
    • [2.2 如果函数式响应即可得到答案，为什么要黑盒响应？](#2.2 如果函数式响应即可得到答案，为什么要黑盒响应？)
  • [3 内容回答的问题](#3 内容回答的问题)
  • • [3.1 分享构建 ML 驱动的应用程序的分步实用指南。它很实用，侧重于帮助您原型化、迭代和部署模型的具体技巧和方法。因为它涵盖了广泛的主题。同时是产生价值的产品，"*机器学习驱动的写作助手*"。](#3.1 分享构建 ML 驱动的应用程序的分步实用指南。它很实用，侧重于帮助您原型化、迭代和部署模型的具体技巧和方法。因为它涵盖了广泛的主题。同时是产生价值的产品，“机器学习驱动的写作助手”。)
    • • [提供：每章节可回顾 （原型化、迭代和部署模型）方法、技巧；经验教训；解决方案；](#提供：每章节可回顾 （原型化、迭代和部署模型）方法、技巧；经验教训；解决方案；)
      • [价值体现：文本数据多、协作助手有用 、ML辅助学习是独立](#价值体现：文本数据多、协作助手有用 、ML辅助学习是独立)
      • 产品信息
    • [3.2 学习 ML 的最佳方法是练习它，因此我鼓励您阅读本书，重现这些示例并对其进行调整以构建您自己的 ML 驱动的应用程序。](#3.2 学习 ML 的最佳方法是练习它，因此我鼓励您阅读本书，重现这些示例并对其进行调整以构建您自己的 ML 驱动的应用程序。)
    • [3.3 The ML Process ML 过程：想法 到 部署](#3.3 The ML Process ML 过程：想法 到 部署)
    • • [3.3.0 前置：目标](#3.3.0 前置：目标)
      • [3.3.1 确定正确的 ML 方法：](#3.3.1 确定正确的 ML 方法：)
      • [3.3.2 构建初始原型：](#3.3.2 构建初始原型：)
      • [3.3.3 迭代模型 ：](#3.3.3 迭代模型 ：)
      • [3.3.4 部署和监控：](#3.3.4 部署和监控：)
  • [4 成果巩固位置](#4 成果巩固位置)

导引 学习法则

学习法则

1、对标题的疑问，在文中得到解答了吗？

2、文中答案解释了哪些问题？

3、在上下游中哪个节点

学习是为了解决问题，而非数据冗余堆积。警惕堆积的数据

4、成果导向：巩固哪些能力、是否最优先级/知识补充、有无更好方法进行成果推进

1 内容索引 产品经理-ML应用构建-ML应用范围 001-003

1.1 课程来源：

Building Machine Learning Powered Applications

Emmanuel Ameisen\](https://learning.oreilly.com/search/?query=author%3A"Emmanuel Ameisen"\&sort=relevance\&highlight=true) Published by [O'Reilly Media, Inc.](https://learning.oreilly.com/publisher/cde70c0c-24bc-41d1-aab0-8a405063a16e)  #### 1.2 具体涉及节（序号源于个人初始笔记排序） 001 Part I. Find the Correct ML Approach 002 Our Case Study: ML--Assisted Writing 003 Chapter 1. From Product Goal to ML Framing 第 1 章。 从产品目标到机器学习框架 004 0812 莫妮卡·罗加蒂：如何选择机器学习项目并确定其优先级.md ### 2 提问问题： #### 2.1 我要做一个端到端ML产品，全流程如何？ 个人初步：ml部分判断。ml类型+数据准备+模型初始选择+数据处理和迭代（指标验证）+部署；产品部分判断：为什么是一个问题、是否需要解决、当下是否最优先级、用传统/ml方法构建； 具体： 判断ml类型，是连续预测、判断、趋势、推荐？数据集 数据准备：费用、数据情况（有无标签）、来源 模型：回归等 处理和迭代：基础数据流通、数据处理、目标数据贴近迭代、周期性数据训练、 评估：方差、偏差、召回率、拟合情况 产品情况：市场同类产品实现目标 北极星指标：财报查看 #### 2.2 如果函数式响应即可得到答案，为什么要黑盒响应？ 个人初步：为了快速且相对准确得到答案。因为，如果数据全备且存在标签，完全得到答案是个可能，问题在于数据量巨大而使用算法可以减少中间层（确切函数）构建的人力花销。所以需要使用黑盒响应得到相对答案。 同时预测未来，对于白盒的需求，也许有反向构建确切推演系统的回溯式开发。 ### 3 内容回答的问题 #### 3.1 分享构建 ML 驱动的应用程序的分步实用指南。它很实用，侧重于帮助您原型化、迭代和部署模型的具体技巧和方法。因为它涵盖了广泛的主题。同时是产生价值的产品，"*机器学习驱动的写作助手*"。 ##### 提供：每章节可回顾 （原型化、迭代和部署模型）方法、技巧；经验教训；解决方案； ##### 价值体现：文本数据多、协作助手有用 、ML辅助学习是独立 ##### 产品信息 ```txt 目标:构建一个系统，帮助用户更好地写作,写出更好的问题。 项目范围:待定 ``` #### 3.2 学习 ML 的最佳方法是练习它，因此我鼓励您阅读本书，重现这些示例并对其进行调整以构建您自己的 ML 驱动的应用程序。 因此：具体例子的运行。实际运行中由于老旧调用库，需要调整代码才能运行。 #### 3.3 The ML Process ML 过程：想法 到 部署 ##### 3.3.0 前置：目标 ##### 3.3.1 确定正确的 ML 方法： 语言：综合考虑因素（成功标准、数据可用性和任务复杂性），得到实现产品目标的多种方法 。 技术：设定正确的成功标准+确定适当的（初始数据集和模型选择） ##### 3.3.2 构建初始原型： 语言：数据流通的产品原型，程序如何使用。（而非ml目标）；最后确认是否需要Ml，需要则数据集收集。 技术：数据流向原型，是否需要ml，需要则数据集。 ##### 3.3.3 迭代模型 ： 语言：基于数据集的模型训练，允许错误并评估。循环迭代。 ##### 3.3.4 部署和监控：  ### 4 成果巩固位置 产品经理能力：问题定义 AI产品：流程、涉及最佳实践