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.

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

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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

001-003 产品经理-ML应用构建-ML应用范围