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我看中的AI落地场景。

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mixlab
发布2020-09-28 10:40:17
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发布2020-09-28 10:40:17
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最近在看《别拿相关当因果!因果关系简易入门》这本书,提到的一项实验有点意思:

公司的CEO并不关心他们关于提高利润的最新提案是否对环境有利,他们只关心利润。

结果当环境遭到破坏时,参与者往往会责怪这位CEO;

但是当环境得到改善时,参与者却并没有表扬这位CEO。

又做了另一项类似的实验并得到了同样的结果:

无意间带来积极效应的行为不会得到表扬,

但无意间带来消极效应的行为却会受到批评。

所以,我们要经常复盘无意间的消极行为,往往“成败”取决于此

复盘成了我的日常

我最近在思考AI创新产品应该如何切入,接下来谈一些见解:

AI技术不仅仅是算法,更多的是工程

ML Code仅仅只是占了核心的一个小空间。

产品化的过程其实是:

挑选一个单点的AI技术,深挖其应用场景,

然后再组合其他技术,形成新技术

用2个代表性的应用场景,来说明:

1 基于可解释机器学习技术的预测工具

#时尚潮流趋势预测工具

时尚是潮流驱动的,大多数零售商按季节经营(例如,春季/夏季,秋季/冬季、假期等)。大部分的情况下,连锁店(设计师、买家、售货员)是依靠直觉来进货,由于不准确的需求预测,往往造成库存滞销。

这个工具基于机器学习,主要通过一个查询的界面,可以设置每个特征的权重,查询到具体的产品示例。

2 基于人像分割技术的图像编辑工具

案例 facet.ai,非常方便地替换背景,带来便捷的图像编辑体验。

Auto mask 自动打马赛克,应用虽然小,但是足够方便。

匿名统计人流量,这个应用场景,如果没有接触过实际业务,是很难想到的:‍

从技术出发,是可以找到合适的场景切入的,初期千万不要堆积太多的功能点

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原始发表:2020-09-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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