How to Break into AI Product Management without experience

PM Diego Granados

28 Sept 202112:54

Summary

TLDR本视频由产品经理Diego主讲，探讨了在人工智能和机器学习领域成为产品经理的策略。Diego强调，尽管AI和机器学习产品的团队构成略有不同，但无需深厚的工程或计算机科学背景。他通过简单示例讲解了机器学习模型的创建过程，并建议通过Kaggle等平台学习和实践。Diego还提供了如何通过项目和网络建设进入这一领域的建议，鼓励观众了解AI产品经理的多样性和可能性。

Takeaways

🚀 作为AI和机器学习领域的产品经理，与一般产品经理的主要区别在于团队构成和工作重点。
🌟 AI和机器学习产品的团队中通常会加入数据科学家这一新角色，负责理解数据和构建、优化机器学习模型。
📊 产品经理不需要是工程师或拥有计算机科学学位，但需要了解不同技术概念和所涉及的技术栈。
🛠️ 即使没有技术背景，通过学习也能对应用程序的技术细节有所了解，这有助于产品管理工作。
🏠 通过简单示例，展示了如何使用机器学习模型预测房价，说明了模型创建的基本过程。
🔍 创建机器学习模型不仅仅是编写代码，还涉及到数据清洗、模型选择、结果解释和改进等多个步骤。
📈 评估机器学习模型时，需要考虑多种指标，而不仅仅是模型的绝对误差。
🔑 产品经理需要理解算法的创建过程和评估方法，以便更好地与团队沟通和规划产品特性。
🌐 AI和机器学习已广泛应用于各种应用程序中，如搜索引擎、智能家居、电子邮件过滤等。
📚 通过在线课程、参与数据科学竞赛和实际项目，即使没有机器学习背景的人也可以学习并进入AI产品管理领域。
💼 建立公共作品集和参与社区活动，可以提升个人在AI和机器学习产品管理领域的专业度和可信度。

Q & A

AI和机器学习领域产品经理与其他产品经理有何不同？
-AI和机器学习领域的产品经理在团队构成上有所不同，他们会与数据科学家合作，关注模型的构建、部署和整合。团队比例也会有所变化，每个产品经理可能会配5到10个数据科学家和2到5个工程师。
成为AI或机器学习产品经理需要哪些技能？
-虽然不需要计算机科学或数据科学背景，但需要理解算法的创建过程和评估方法，以便与团队进行有效沟通，评估权衡，规划产品特性，并为用户创造最佳体验。
产品经理需要了解哪些技术概念？
-产品经理需要了解与其产品相关的技术概念和科技栈，例如数据库、数据处理、跨平台编程工具、前后端组件等。
如何通过简单的代码创建一个机器学习模型？
-可以通过导入决策树回归器库，创建基于该算法的模型，使用模型特征训练模型，然后进行预测和结果验证。
机器学习模型的开发时间是否很短？
-尽管编码模型相对简单，但整个过程比想象中复杂，需要考虑数据质量、模型选择、性能评估等多个方面。
如何验证机器学习模型的结果？
-可以通过选择合适的评估指标，如平均绝对误差，来衡量模型的性能。
AI和机器学习在哪些产品中得到应用？
-AI和机器学习应用于多种产品，如搜索引擎、语音识别设备、电子邮件过滤、推荐系统和导航应用等。
如何进入AI和机器学习产品管理领域？
-可以通过学习如何将机器学习应用于产品，理解模型创建过程，并通过实际项目或参与数据科学竞赛来展示自己的能力。
Kaggle.com对于学习机器学习模型有何帮助？
-Kaggle提供了免费的机器学习模型编码课程，基础的Python编程语言教学，以及数据科学竞赛，有助于实践和建立公共作品集。
如何通过实际项目展示自己的机器学习能力？
-可以创建一个使用机器学习解决问题的产品或站点项目，记录整个过程，包括问题识别、用户交流、原型开发和产品发布等，并将其作为公共作品集的一部分。
如果我想更深入地学习AI和机器学习，有哪些途径？
-可以选择回到学校学习计算机科学或数据科学，专注于AI和机器学习领域，这可能需要投入时间和金钱，但也能开启职业发展的其他可能性。