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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
本文將圍繞AI產(chǎn)品在當前環(huán)境下的熱門應用來進行探討，涵蓋了語音識別、圖像識別、NLP自然語言處理、知識圖譜等產(chǎn)品化落地的場景。
人每天做的最多的事情就是看、聽、說、思考、決策，這是人這個復雜系統(tǒng)需要具備的能力，那么如果要做像人一樣的智能機器，最基礎要解決的問題便是圖像處理的能力、聲音的處理能力、口語的處理能力、邏輯推理能力，具備了這些能力之后，人才能做更多的事情，同理機器也就能做更多的事情。
機器學習作為人工智能的實現(xiàn)手段之一，核心是用算法來解析數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，再對現(xiàn)實世界中的事件做出決策和預測。由于強依賴數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)的處理和應用便顯得極為重要。
AI場景中需要面臨大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，涉及了大量的人力工作在里面。在當前發(fā)展的階段，我更愿意稱它為「人工」智能。
構(gòu)建AI產(chǎn)品需要經(jīng)歷的幾個核心階段，簡單概括為業(yè)務梳理階段，準備數(shù)據(jù)階段，設計產(chǎn)品研發(fā)方案階段。
不同的行業(yè)有不同的行業(yè)背景，在設計產(chǎn)品方案之前需要了解自身所處行業(yè)的業(yè)務邏輯及面臨的需求痛點，AI產(chǎn)品本質(zhì)上解決的是效率問題，不管是提高信息生產(chǎn)的效率還是信息傳遞的效率，首先需要找到存在效率問題的場景及識別是否高優(yōu)解決。
1）確定業(yè)務流程：畫業(yè)務流程圖，梳理不同角色在業(yè)務間的順接關系
2）業(yè)務分類：分析不同環(huán)節(jié)間信息如何傳遞，按照不同的需求類型進行分類。
3）資源評估：評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，是否有足夠多的數(shù)據(jù)支撐產(chǎn)品的開發(fā)；若業(yè)務積累數(shù)據(jù)不夠或質(zhì)量不佳，有沒有其他渠道收集數(shù)據(jù)，或數(shù)據(jù)治理的方式。
4）確定優(yōu)先級：哪些問題可以優(yōu)先解決，按照重要緊急系數(shù)進行劃分。
在構(gòu)建AI產(chǎn)品的工作流中，準備數(shù)據(jù)是重中之重，極其關鍵的一個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的好壞直接影響了模型是否可用，也是花費精力和工作量最多的一個環(huán)節(jié)。準備數(shù)據(jù)的過程包含了收集數(shù)據(jù)、治理數(shù)據(jù)、標注數(shù)據(jù)。
1）收集數(shù)據(jù)：一般收集數(shù)據(jù)的方式有整理并收集內(nèi)部積累的業(yè)務數(shù)據(jù)、向數(shù)據(jù)方購買或合作獲取數(shù)據(jù)、通過爬蟲系統(tǒng)獲取網(wǎng)絡上公開的數(shù)據(jù)、通過終端設備采集上報數(shù)據(jù)。
2）數(shù)據(jù)治理：通常我們從多個渠道收集上來的數(shù)據(jù)是無法直接利用的，因為不同渠道對數(shù)據(jù)的定義以及生產(chǎn)和使用場景不一樣，想要進行使用，需要進行一系列的數(shù)據(jù)處理流程，治理數(shù)據(jù)是一個復雜的過程，包含了數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)安全等多個方面的處理技術(shù)及方法。
3）數(shù)據(jù)標注：數(shù)據(jù)標注就是將數(shù)據(jù)打上相應的標簽。AI產(chǎn)品需要處理大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)標注的意義是將人積累的經(jīng)驗判斷的信息標注到數(shù)據(jù)上，讓機器能夠理解和可讀。數(shù)據(jù)標注的流程可以分為：確定數(shù)據(jù)標注的目的、制定標注標準、進行數(shù)據(jù)標注、標注結(jié)果驗收。
獲取知識 - 拍照識別植物 ，進行植物研究；
輔助教學 - 快速識別植物，了解植物基本信息，簡化學生認知；
興趣愛好 - 旅行游玩，掃描識圖增加趣味。
基于具體的應用場景，梳理核心要解決的問題，例如植物識圖，最簡單的場景是要輸入一個植物圖片進去，返回正確的植物名稱，屬于典型的分類問題。
我們想要準確識別植物圖片，首先第一步要厘清植物一共分為多少種，每種植物具有怎樣的特征。下圖是以不同植物的生存方式作為分類邏輯進行劃分的，可作為參考。分類方式有很多種，核心需要確認并統(tǒng)一制定一套標準，方便日后的維護和擴充，也為后續(xù)模型訓練打下基礎。
制定標準的過程非常考驗產(chǎn)品經(jīng)理對需求場景的理解以及對特定場景下知識背景的研究，標準的覆蓋范圍直接影響了最終產(chǎn)品所解決問題的范圍。
根據(jù)分類標準分別為每一個類目采集樣本圖片。通常會有專門的采集數(shù)據(jù)的平臺，我們只需創(chuàng)建任務類型，定義數(shù)據(jù)采集的范圍及需要訪問的網(wǎng)站或鏈接，即可完成自動化數(shù)據(jù)的采集。
將采集上來的樣本圖片分別打上對應的分類標簽。打標簽的過程可分為人工打標簽、機器打標簽。通常公司內(nèi)部都會搭建專門打標簽的數(shù)據(jù)服務平臺，例如百度有自己的眾包平臺，專門提供各個部門關于數(shù)據(jù)標注的服務。此外市場上也有專門做數(shù)據(jù)標注的公司，例如云測數(shù)據(jù)這樣的平臺。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN，是目前主流的處理圖像問題的技術(shù)。它包含了圖像內(nèi)容定位、目標分割、目標關鍵點檢測、目標分類等關鍵技術(shù)，能夠快速提取圖像特征。在介紹CNN之前先了解一下什么是神經(jīng)網(wǎng)絡。
神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬了生物神經(jīng)細胞傳遞信息的過程而構(gòu)建的神經(jīng)元模型，主要包含了三部分，數(shù)據(jù)輸入層、隱藏層、輸出層。
輸入層：就是將基礎數(shù)據(jù)錄入到模型中。
隱藏層：也叫計算層，包含了多個參數(shù)的數(shù)學模型計算。
輸出層：經(jīng)過計算后輸出結(jié)果。
計算過程可以簡單理解為：輸入層輸入的每一個數(shù)值在乘以相應的權(quán)重后會傳遞到下一個節(jié)點，節(jié)點處會把每一條經(jīng)過計算的數(shù)據(jù)結(jié)果進行累加。累加后的值通過激活函數(shù)激活之后，會繼續(xù)作為下一層的輸入數(shù)據(jù)參與計算，以此循環(huán)直到計算至最后一層輸出數(shù)據(jù)。
每一次訓練數(shù)據(jù)的進入，都會將整個神經(jīng)網(wǎng)絡上的各個節(jié)點權(quán)重值更新一次，通過每一層權(quán)重值的不斷調(diào)整來逐漸縮小誤差，確認最終模型。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN與神經(jīng)網(wǎng)絡邏輯一致，同樣包含輸入層、隱藏層、輸出層，區(qū)別在于隱藏層中又會拆分出卷積層、線性整流單元層、池化層、全連接層。
卷積層是為了提取圖像特征；線性整流單元層在進行計算時調(diào)用了特定的ReLU激活函數(shù)；池化層是為了將參與計算的圖像特征數(shù)據(jù)進行降維處理；全聯(lián)接層是為了綜合計算不同分類的得分，為最后的數(shù)據(jù)輸出做準備。
（技術(shù)邏輯較為復雜，感興趣的童鞋可以查閱更多資料進行擴展了解，通常此部分為算法工程師處理，產(chǎn)品只需簡單理解原理）。
AI產(chǎn)品經(jīng)理需要為模型結(jié)果負責，在評估模型是否可用上需要建立統(tǒng)一的評估標準，明確評估流程，并通過數(shù)據(jù)分析來形成結(jié)論。在植物識圖這個場景下，一方面需要評估模型能否成功識別出圖片內(nèi)容包含植物，另一方面需要對已識別出的植物進行分類準確性的評估。
1）評估標準
評估標準包含了準備測試數(shù)據(jù)集，確定評估指標，定義不同情況下的判斷標準。
2）評估流程
所有識圖相關的場景下都要經(jīng)過先識別再預測，因此在評估過程中，需要著重關注模型是否正確圈選出目標物體，若已框選出目標物體，再做正確與否判斷。
3）評估數(shù)據(jù)
確定了評估標準及評估流程之后，要對采集的測試數(shù)據(jù)進行逐個評估，此環(huán)節(jié)可以交由數(shù)據(jù)標注團隊或者實習生來進行操作，因為個別場景下需要測試數(shù)據(jù)量級比較大，為了提高效率需要將任務量進行分攤，大部分公司會設定專門的崗位進行數(shù)據(jù)支持。
4）評估結(jié)論
準確率指標是為了評估模型對數(shù)據(jù)的預測能力；YES判斷正確數(shù)/（YES識別框+NO中應為YES的識別框）。
召回率指標是為了評估模型對圖像識別的能力；已框選植物主體框/應框選植物主體框。
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2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
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4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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