Une lecture incontournable pour les chefs de produits IA ! Un guide du débutant pour démarrer avec les algorithmes d'apprentissage automatique

Le contenu sur l'algorithme d'apprentissage automatique Qujie est le sujet du prochain article. Cet article est partagé pour les étudiants chefs de produits IA et est fortement recommandé aux étudiants qui viennent d'entrer dans ce domaine !

Nous avons déjà parlé de l'industrie de l'intelligence artificielle, de la deuxième courbe des chefs de produit et des différences entre les deux postes. Cette fois, nous allons aller plus loin - des algorithmes d'apprentissage automatique intéressants.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent sembler un peu insondables. Je comprends que beaucoup de gens, moi y compris, ressentent un mal de tête au début. J'essaie de ne pas utiliser de formules et de les présenter uniquement sous forme de cas. Nous approfondirons progressivement l'ensemble. à la partie.

1. Présentation des algorithmes d'apprentissage automatique

Tout d’abord, comprenons les concepts de base des algorithmes d’apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer grâce aux données, et les algorithmes d'apprentissage automatique sont les outils pour y parvenir

En termes simples, un algorithme d'apprentissage automatique est un ensemble de règles ou de modèles qui peuvent apprendre en fonction des données d'entrée, puis faire des prédictions ou des décisions basées sur les connaissances acquises.

Moment amusant : Imaginez que vous participez à une mystérieuse chasse au trésor. Dans le jeu, vous devez trouver l'emplacement du trésor sur la base d'une carte au trésor. Cette carte au trésor contient les données, et tout ce que vous avez à faire est de trouver le trésor en analysant les données. Dans la vraie vie, nous pouvons réaliser cette tâche grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique.

L'algorithme d'apprentissage automatique est comme un robot de chasse au trésor intelligent qui peut apprendre des modèles à partir d'une grande quantité de données, puis faire des prédictions ou des décisions basées sur ces modèles. L'objectif principal des algorithmes d'apprentissage automatique est de réduire l'erreur de mappage des données aux résultats, rendant ainsi nos produits plus intelligents et plus précis.

Les algorithmes d'apprentissage automatique ont un large éventail de scénarios d'application. Les applications courantes incluent les problèmes de classification, l'analyse de cluster et les problèmes de régression. Ces trois scénarios d'application ont leurs propres applications dans la vie réelle. Ensuite, leurs scénarios d'application et leurs applications pratiques seront présentés respectivement

2. Scénario 1 : Problème de classification

1) Scénarios d'application : Jugement de classification, prédiction d'étiquettes, prédiction de comportement.

2) Principe de la solution : Entraînez les données connues et prédisez les données inconnues (y compris deux classifications et multi-classifications. Si le résultat de la prédiction n'a que deux valeurs discrètes, telles que "0/1, oui/non", il sera (il y a deux classifications, si le résultat de la prédiction est constitué de plusieurs valeurs discrètes, telles que "A/B/C", il s'agit d'une multi-classification).

Les algorithmes de classification courants sont les suivants :

1. Arbre de décision : L'arbre de décision est un algorithme de classification basé sur une structure arborescente, qui classe les données à travers une série de questions.
2. Machine à vecteurs de support : la machine à vecteurs de support est un algorithme de classification basé sur des concepts géométriques qui effectue la classification en trouvant l'hyperplan de marge maximale dans l'espace de données.

4) Cas : Prévenir le spam

Le filtrage du spam est un problème de classification typique. Nous pouvons utiliser un algorithme de machine à vecteurs de support pour résoudre ce problème. En entraînant le modèle, nous pouvons déterminer avec précision si l'e-mail est du spam ou normal en fonction des mots-clés, de l'expéditeur et d'autres informations contenues dans l'e-mail

3. Scénario 2 : Analyse de cluster

1) Scénarios d'application : Regroupement d'utilisateurs, portraits d'utilisateurs

2) Principe de la solution : L'analyse cluster est le processus de division d'un ensemble de données en plusieurs catégories. Ces catégories sont basées sur des propriétés intrinsèques ou des similitudes des données. Pour résumer ses caractéristiques en un mot, « ceux qui se ressemblent s’assemblent ».

3) Algorithmes de clustering courants

1. K-means clustering : le clustering K-means est un algorithme de clustering basé sur la distance. Il divise les points de données en K catégories en calculant de manière itérative la distance qui les sépare.
2. Clustering hiérarchique : le clustering hiérarchique est un algorithme de clustering basé sur la distance. Il divise progressivement les points de données similaires en une seule catégorie en calculant la distance entre les points de données.

4) Cas : Segmentation client

Pour la segmentation des clients, il s'agit d'une application courante d'analyse de cluster. Nous pouvons utiliser l'algorithme de clustering K-means pour regrouper les clients en différentes catégories en fonction de leur montant de consommation, de leur fréquence d'achat et d'autres attributs, afin de formuler des stratégies marketing précises

4. Scénario 3 : Problème de régression

1) Scénario d'application : Prédire les prix et les ventes futurs.

2) Principe de la solution : Ajustez un graphique (droite/courbe) en fonction de la distribution de l'échantillon, formez un système d'équations, saisissez des paramètres et prédisez des valeurs spécifiques dans le futur.

3) Algorithmes de régression courants

1. Régression linéaire : la régression linéaire est un algorithme de régression basé sur des relations linéaires. Il prédit les données futures en ajustant une relation linéaire entre les points de données.
2. Régression d'arbre de décision : La régression d'arbre de décision est un algorithme de régression basé sur une structure arborescente. Il prédit la valeur cible à travers une série de questions.
3. Régression de machine à vecteurs de support : la régression de machine à vecteurs de support est un algorithme de régression basé sur des concepts géométriques. Il prédit la valeur cible en trouvant l'hyperplan de marge maximale dans l'espace de données.

4) Prédiction du cours de l'action Case

La prévision du cours des actions est un problème de régression typique. Nous pouvons utiliser la régression linéaire ou prendre en charge des algorithmes de régression de machine vectorielle pour prédire les cours futurs des actions sur la base des données historiques sur les cours des actions.

5. Derniers mots

Pour résumer, l'objectif principal de cet article est de présenter les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels. Ensuite, j'analyserai les algorithmes des trois scénarios d'application un par un. Si vous souhaitez connaître des connaissances en algorithmes, partagez-les dans la zone de commentaires. Bienvenue pour créer et partager ensemble

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J'espère que cela pourra vous apporter un peu d'inspiration, allez !

Veuillez ne pas réimprimer cet article. Cet article a été initialement publié par @六星笑 Produit sur Tout le monde est un chef de produit sans autorisation

L'image du titre provient d'Unsplash, basée sur la licence CC0

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