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    图书名称:《策略产品经理模型与方法论》【作者】青十五【丛书名】产品管理与运营系列丛书【页数】304【出版社】北京:机械工业出版社,2020.09【ISBN号】978-7-111-66329-4【分类】企业管理-产品管理【参考文献】青十五.策略产品经理模型与方法论.北京:机械工业出版社,2020.09.图书封面:图书目录:《策略产品经理模型与方法论》内容提要:《策略产品经理模型与方法论》内容试读概览篇第1章智能化时代下的产品经理从2010年到2020年,我们看到了这样的现象:一方面,互联网各头部企业纷纷合并,红利不在,市场逐渐进入存量竞争时代;另一方面,人工智能技术日益成熟,企业面对不断上涨的人力成本,用智能化系统代替人工成为新的突破口。在这样的时代背景下,产品经理这一岗位又将迎来怎样的挑战和机遇?1.1当下的技术和市场环境1.1.1技术升级带来的新变化AI技术突飞猛进,技术拐点已现。自进入21世纪以来,尤其是最近十年,有赖于算力的大幅提升和数据的爆炸式增长,以深度学习为代表的人工智能技术迎来了突飞猛进的发展」与过去传统机器学习方法带来的渐进式改进不同,这一次深度学习技术的突破式发展,让AI开始在计算机视觉、完全信息博弈、语音识别、自然语言处第1章智能化时代下的产品经理理等多个领域逼近甚至超越普通人达到专家水平。1.计算机视觉2012年,“深度学习之父”GeofreyHito教授所带领的深度学习小组在ImageNet的图片分类比赛LSVRC中因为提出卷积神经网络AlexNet,以压倒性的优势完胜其他参赛团队°,这在CV(ComuterViio,计算机视觉)领域引起了轰动,开启了深度学习新的篇章。2O15年,来自微软亚洲研究院的模型ReNet获得了当年LSVRC比赛的冠军⑧,并把分类识别错误率优化到3.57%,低于人类5.1%的识别错误率,这标志着AI在图片分类识别这一任务上超越了人类。2.完全信息博弈20l6年3月,GoogleDeeMid研发的人工智能围棋软件AlhaGo挑战世界冠军一韩国职业棋手李世石九段,最终以4:1的成绩获胜;2016年12月底AlhaGo的升级版Mater,分别在弈城和野狐围棋中连胜60位世界顶尖职业棋手;2017年5月,AlhaGo在与当时世界排名第一的中国职业棋手柯洁的三番棋中,最终以3:0的成绩战胜对手;2017年10月,DeeMid在Nature中发表了一篇文章,公布了不同于过去所有AlhaGo的版本一AlhaGoZero⑧,在这一版本的系统中没有输入任何人类过往的棋谱,而是从零开始通过一些围棋规则和围棋知识对系统进行训练,经过25天的训练后其水平超越了过去所有的AlhaGo版本,如图1-1所示。AlhaGo系列在19路盘围棋上对战人类顶级选手的全面胜利,标志着完全信息博弈问题的桂冠被AI摘取。3.语音识别2016年9月,微软研究院宣布在Switchoard语音识别(SeechRecogitio,SR)测试任务上刷新纪录,错误率降到5.9%,达到普通人类水平。⊙ImageNet包括l400万张图片及其分类信息,是计算机视觉领域公认的大型数据集。htt://image-et.org/challege/LSVRC/2012/reult.htt://image-et.org/challege/LSVRC/2015/reulthtt://deemid.com/log/article/alhago-zero-tartig-cratch.003|策略产品经理:模型与方法论5000象华g,年卡#卡多8g书年8参专卡g第华年多。年专:8生人中牛中T年可可华非0。#专年年非年g0非40003000尔20001000-1000-2000010152025303540(天)AlhaGoZeroAlhaGoLeeAlhaGoMater图I-IAlhaGoZero学习40天的等级分2017年8月,微软研究院再次宣布在语音识别领域取得重大突破,其基于Switchoard语料库的语音识别任务将错误率降到5.1%,首次达到人类专业速记员的水平。Switchoard是一个电话通话录音语料库,用作语音识别系统的基准,自20世纪90年代以来一直被语音识别研究人员用来测试语音识别模型效果。4.自然语言处理2018年1月,微软研究院在斯坦福大学发起的SQuAD(StafordQuetioAwerigDataet,斯坦福问答数据集)测试中,提交的R-NET模型在EM指标(ExactMatch,预测答案和真实答案完全匹配)上获得了82.650的成绩,超过了人类82.304的成绩,这是智能机器首次在阅读理解能力上超越人类。2018年10月,Google团队发布了NLP(NaturalLaguageProce,自然语言处理)领域的标志性模型BERT(BidirectioalEcoderRereetatiofromTra-former)9,该模型横扫了11种不同的NLP测试,并在SQuAD测试中的EM和F1两个指标上全面超越了人类,震撼了当时整个自然语言处理学界。htt://arxiv.org/a/1810.04805004第1章智能化时代下的产品经理SQuAD测试是行业公认的机器阅读理解方面的顶级水平测试,相当于机器阅读理解领域的ImageNet,如图1-2所示。R-NET和BERT模型的出现,意味着在NLP领域AI开始接近甚至超越人类水平,可以说其开启了NLP的新篇章。SQuAD1.1Leaderoard排名模型EMF1HumaPerformace82.30491.221StafordUiverity(Rajurkaretal.'16)BERT(eemle)82.43393.1602018.10.5GoogleAlLaguagehtt://arxiv.org/a/1810.048053NLet(eemle)85.35691.2022018.9.9MicrooftReearchAia3QANet(eemle)84.45490.4902018.7.11GoogleBraiCMU图1-2SQuAD测试结果AI在应用领域的多点开花,正式宣布了AI时代的来临,同时也意味着我们将面临更多由技术升级带来的拐点。我们知道,机器学习的资源-效果曲线如图1-3所示。效果+理论最优专家普通人资源图1-3机器学习的资源-效果曲线005|策略产品经理:模型与方法论图1-3中,横轴为算力、样本数据、时间等资源,纵轴为准确率等效果,这个曲线服从边际效用递减逻辑,即资源投人越多,同等资源追加投入带来的效果提升越小。从商业逻辑的角度来讲,随着资源的线性投入,在收益上可以看到一个从量变到质变的过程:AI在达到普通人的水平以前,只会起到辅助作用,这时以人为主的生产力本质还没有发生改变;当AI超过普通人的水平后,意味着一部分人的工作开始被机器取代,这时AI的商业价值开始突显;随着AI水平的继续提升,一旦突破人类专家水平这个拐点,就意味着在一些特定甚至更加全面的应用场景下,可以完全代替人力。由于机器存在天然的并发优势,这时边际成本有望降低到接近于零,实现理论上的无限扩张。当A」水平超越人类专家时,也许会出现从未出现过的业务模式或商业模式。因此,我们会看到,越来越多的企业将A1技术的研究与应用列入战略发展规划,希望借助AI的力量来提升业务运行效率,降低企业运营成本,甚至是借助这一技术在商业上实现弯道超车,抢占市场份额。1.1,2用户和市场的趋势走向增量市场转为存量市场,市场拐点来临。QuetMoile9发布的数据报告显示,中国移动互联网月度活跃用户在2019年上半年达到了11.38亿的峰值并一路维持,同比增长率也从2018年的6.2%一路下滑到1.3%,呈现出活跃用户新增放缓甚至停滞的态势,如图1-4所示。另一方面,月人均单日使用时长稳定在近6小时,同比增长率从2018年年底的22.6%下降到7%左右,活跃用户和使用时长双双进入拐点,如图1-5所示。另一方面,自2015年起中国互联网掀起了一波又一波的行业巨头合并潮。口2015年4月,分类信息领域头部的两家公司58同城和赶集网正式宣布合并,在资本层面两家将组成新的公司—58赶集有限公司。⊙QuetMoile(北京贵士信息科技有限公司)成立于2014年,是一家移动互联网数据公司,前身为包括清华大学、中国人民大学、北京邮电大学、美国北卡莱罗纳大学在内的多所高校联合成立的“高校科研项目组”。006···试读结束···...

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