人工智能的产品要注意什么？这样设计出来的产品才合适

人工智能产品的定义更加广泛。智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以称为人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指人工智能技术在互联网产品中的应用。

一、人工智能的产品要注意什么——从用户需求的角度

互联网产品主要集中在解决用户的痛点上。对于C端产品来说，痛点是指个人想解决但解决不了的问题。比如，个人想美化自己的照片，但没有复杂的PS软件，所以美图秀秀可以解决这个痛点。从Kano模型来看，它是为了满足用户的基本需求和期望。

人工智能产品(在互联网产品中使用人工智能技术)是为了满足用户的激动人心的需求。如果将情感分析应用到电子商务的产品评论中，用户可以通过可视化的数据显示，对产品有一个全面直观的了解，而不必逐页查看评论。

二、人工智能的产品要注意什么——产品设计

互联网产品主要关注用户需求、流程设计、交互设计、业务模式等，关注用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计和交互设计实现产品目标，进而实现业务目标。典型的想法是发现用户需求，设计满足用户需求的产品，迭代改进，操作产品，实现业务。

人工智能产品注重模型的构建，这不再是布局和交互的考量，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出良好的效果。什么是好的效果?这就需要引入评价指标。互联网的评价指标包括知名度保持率、转化率、日常活动等，因此人工智能产品主要用一些统计指标来描述。以情绪分析为例，将情绪分析作为一个分类问题，用P、R、a、F值来描述。

精度：P值，它测量在某一类别中正确识别的比例。例如，在情绪分析中，10个项目被归类为“积极的”，其中8个项目被归类为正确的(人工审查)，那么p=8/10=80%

召回率：R值，又称召回率，是指某类数据被正确分类的比例。同样，以情绪分析为例，100条数据中有10条是正面的。机器分类后，这10件中有7件被归为阳性，那么r=7/10=70%

F值，因为p值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即越高，越低，F是两者的综合指标。不考虑P和R权重的调整，f=2pr/(P+R)

准确度：最好的理解方法是准确度的比例，也就是准确度。例如，如果100个数据和90个数据被正确分类，a=90/100=90%。

上述指标越高，模型的效果越好。

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