一、为什么要“扫盲”
AI 产品每天都在“投喂”我们：短视频推荐、美颜相机、语音转文字……产品经理、运营、投资、媒体甚至创业者，如果只看 PR 稿，容易被“黑箱”吓退。本文用“人话”把最核心的 20 个概念串成 4 条故事线，读完即可跟算法同学“同桌吃饭”而不慌。
二、故事线 1：机器学习到底学什么？
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机器学习的定义
给机器一堆“例题”（数据）→ 让机器自己总结“规律”（模型）→ 再用规律去“蒙”新题（预测）。 -
例题长啥样？
每一道题叫“样本”，通常分两部分：- 特征 X：可量化的描述，比如“用户今天看了 8 个猫视频、停留 120 秒”。
- 标签 y：想预测的结果，比如“用户是否会在 24h 内下单”。
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学完后能干啥？
分类（是/否）、回归（多少）、聚类（自动分组）、排序（谁在前）。 -
关键名词一句话
- 训练集：课堂作业本
- 验证集：月考卷，用来调作息
- 测试集：高考卷，只考一次
- 过拟合：题背下来了，变个题型就挂
- 欠拟合：连作业都不会
三、故事线 2：深度学习 ≠ 更高级的机器学习
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核心差别
机器学习要靠人告诉它“看哪些特征”；深度学习把“特征提取”也包圆了，端到端自己学。 -
深度即“层”
像乐高塔：越高层越抽象。底层看到“像素边缘”，高层看到“猫耳朵”。 -
神经网络三件套
- 输入层：吃 raw 数据（像素、文本、声音）
- 隐藏层：自动提炼特征（不用人写规则）
- 输出层：给出最终预测（猫/狗/人）
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为什么现在才火？
数据量、算力、开源框架三驾马车同时到位，深度学习才跑出实验室。 -
一句话区分
机器学习：专家“喂”特征；深度学习：把特征工厂也交给机器。
四、故事线 3：AI 产品落地 5 步流水线（无代码版）
① 业务目标→② 数据采集→③ 模型训练→④ 评估上线→⑤ 持续迭代
- 业务目标：必须可量化，例如“把商品点击率从 8% 提到 11%”。
- 数据采集：数据比算法贵，100 万条干净样本 ≈ 1 位算法工程师年薪。
- 模型训练：选开源基座模型（BERT/YOLO/LLaMA），再“微调”——就像买现成西装然后改袖长。
- 评估上线：线下看 AUC、F1；线上看 AB 实验。线下涨、线上跌 = 特征泄露，打回重练。
- 持续迭代：数据回流→自动标注→周更模型，形成“飞轮”。没有飞轮，AI 产品就是一次性打火机。
五、故事线 4：AI 产品经理必须懂的 10 个高频词
- 特征工程：把原始数据“洗剪吹”成模型能吃的样子。
- 标注：给数据贴“正确答案”，质量决定天花板。
- 召回 vs 精准：
召回＝漏多少，精准＝错多少；二者通常跷跷板。 - 冷启动：新用户/新商品没有历史数据，模型蒙圈。
- 多模态：同时处理图+文+音，像人用眼耳一起判断。
- 模型蒸馏：大模型当老师，小模型当学生，把知识“浓缩”到手机能跑。
- 迁移学习：A 任务学好的特征迁到 B 任务，节省样本。
- 增量学习：模型上线后只读新数据，不“忘本”。
- 可解释性：告诉用户“为什么推荐这条视频”，减少“黑箱”焦虑。
- 红队测试：专门“挑刺”找偏见、漏洞，提前消灭公关危机。
六、一句话总结
机器学习是“让机器从例题中找规律”，深度学习是“把找规律的工具也交给机器”；AI 产品=数据飞轮+业务闭环。记住“例题—规律—预测”这条主线，你就能在 AI 时代从 0 到 1 站稳脚跟，再逐步走向“懂技术、懂场景、懂伦理”的下一个高坡。
