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学习笔记
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AI产品经理:算法类AI产品落地详解
Post on: 2024-12-4
Last edited: 2025-7-15
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任务定义——AI算法产品的真实需求与目标
明确算法需求
任务定义中的关键点
简单任务与复杂任务对比
用样例描述算法需求
数据样例在任务定义中的作用
示例:狮子和老虎分类任务的样本定义
示例:任务需求描述模板
总结
任务定义的关键点
数据工程——用数据定义功能边界
数据工程的核心环节
数据采集
数据采集的关键点
数据标注
不同模态的数据标注
图像标注任务细化
数据生成
数据生成方式
总结
数据工程的核心
算法生产——获得最小可行的AI产品
训练模型
模型训练核心概念
模型训练流程类比
加速模型
模型加速方法
加速流程示例(以TensorRT为例)
跨硬件平台适配
硬件平台适配流程
硬件平台适配的关键考虑
总结
模型训练核心
模型加速优化
跨平台适配
算法评估——获得算法能力边界
两种评估方法
评估方法概述
测试样本选取的考量
视图识别的精度指标
精度评价三类指标
基础概念详解
基础指标公式
二级指标
语音识别及文本精度评价
常用指标
确定合理的速度指标
常用速度指标
总结
评估方法
精度与速度综合考虑
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