4.1 人工智能产品实现逻辑 / 77

人工智能产品经理 AI时代PM修炼手册

首先，数据提供者利用各种数据采集手段采集原始数据。数据处理者完成对数据的加工（包括清洗、转换、归一化、拆分、采样等处理方式）。接下来，为了实现智能推理和决策，数据处理者需要进行模型训练，按照不同的产品/功能目标使用分类、推荐、回归、聚类算法训练模型。数据处理过程是人工智能产品实现模拟人类行能力的核心、目标是从数据中获取“经验”形成模型，并对新问题进行识别与预测。最后，将新数据输入到训练好的模型中，并输出结果，推断的结果支撑了产品对外表现的智能执行与输出，表现形式包括：运动、显示、发声、交互、合成等。
    
以上从数据提供者到数据处理者的流程传递，完成了“数据一信息一知识一智慧”的过程。随着数据的采集，整个过程是动态循环进行的，即实现了“训练-推断-再训练-再推断”的过程。