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公众号资讯:将ML引入产品中,开始进行更加定制化和个性化的推荐

2019-09-09

例如,拿知名的图片社交软件Instagram来说,其在2010年,因为数据样本量有限的情况下,其个性化排序的偏差很可能是巨大的,因此,其热门栏目的推荐是没有引入ML的,仅仅是简单的按照整体受欢迎程度进行图片排序。

但随着时间的迁移,Instagram在获取足够多的用户行为数据后,将ML引入产品中,开始进行更加定制化和个性化的推荐。

三、设定正确的期望

一般而言,ML产品开发似乎和常规的产品开发流程没有太大区别:我们识别问题,发现机会,评估风险,衡量结果并监控调整。另一方面,细节中总是能够出魔鬼的。

在机器学习中,有多个可变因素,通常没有通用的解决方案,我们也往往无法确保在第一次尝试引入ML进行模型构建时,就能够马上解决问题。

因此,ML产品经理应该做的最重要的事情之一就是设定正确的期望。ML产品开发不适合短跑运动员,而是适合马拉松运动员,它将是一种持续性、探索性的和严谨的工作。

对于某些人来说,机器学习是一个数学问题;在我看来,这是一个行为问题。

理解人类行为、情感和决策从来都不是一件简单的事情,需要长时间的观察和理解。ML的实践也是如此,但作为回报,我们将会有机会建立一个独特的产品观察视角,可以更好的基于数据告诉我们的事实进行产品设计和迭代,更好的设计用户和产品之间的关系。