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百度AI開放平臺(tái)提供語音、圖像、NLP等多項(xiàng)人工智能技術(shù),開放對(duì)話式人工智能系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)兩大行業(yè)生態(tài),共享AI領(lǐng)域新的應(yīng)用場景和解決方案

總體來說，AI類產(chǎn)品可大體分為兩類：

對(duì)于推薦算法產(chǎn)品經(jīng)理而言，算法本身即是產(chǎn)品。產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)主要在于，通過挑選合適的數(shù)據(jù)、算法幫助用戶更好地解決 個(gè)性化需求與海量信息之間的匹配問題 ，通過恰當(dāng)?shù)臏y評(píng)方法，幫助技術(shù)人員尋找優(yōu)化特定場景下算法效能的方法?？紤]到用戶的需求相對(duì)單一，且參考指標(biāo)明晰（如點(diǎn)擊率、瀏覽率等），因此算法產(chǎn)品相對(duì)于其他產(chǎn)品而言，要對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)和底層算法邏輯擁有更清晰的認(rèn)識(shí)，從而可以方便的配合技術(shù)人員完成轉(zhuǎn)化率的提升。

對(duì)于終端類產(chǎn)品經(jīng)理而言，如果產(chǎn)品形態(tài)僅僅是算法，那么需要考慮的內(nèi)容應(yīng)與推薦算法產(chǎn)品大同小異。隨著家居物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的興起，越多越多的企業(yè)開始提供硬件類產(chǎn)品，常見的包括：AI智能音箱、安防攝像頭以及疫情期間的測溫儀等等。由于硬件產(chǎn)品對(duì)物流供應(yīng)鏈的要求高、產(chǎn)品集成度也更高， 產(chǎn)品經(jīng)理除卻需要考慮算法是否能夠適配當(dāng)前的場景之外，更應(yīng)當(dāng)專注于產(chǎn)品的集成測試和競品分析（尤其需要掌握潛在進(jìn)入者的動(dòng)向），來確保產(chǎn)品的整體可用性和市場競爭力。

非個(gè)性化推薦算法關(guān)注的是一群人的共性 。

典型應(yīng)用場景包括，“音樂熱曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。

由于非個(gè)性化推薦的結(jié)果依賴于大眾的點(diǎn)擊，因此易呈現(xiàn)強(qiáng)者越強(qiáng)、弱者越弱的馬太效應(yīng)。對(duì)于內(nèi)容生產(chǎn)者而言，推薦引擎如果始終維持這樣的策略，將對(duì)新產(chǎn)生的內(nèi)容不公平。為了兼顧冷啟動(dòng)的問題，可以考慮采用“最近時(shí)間窗口”策略，維護(hù)內(nèi)容的新鮮度的同時(shí)兼顧大眾偏好。

個(gè)性化推薦算法關(guān)注的是少數(shù)人的個(gè)性 。

適用于非個(gè)性化推薦算法的場景主要具有以下兩個(gè)特征：

1.海量數(shù)據(jù)；

2.擁有收集用戶信息的渠道。

其中用戶信息的收集方法又可分為以下兩種：

1.來源于網(wǎng)頁Cookie信息、訪問地址信息;

2.來源于用戶登錄賬戶期間的操作日志記錄。

個(gè)性化推薦中有兩類重要的算法設(shè)計(jì)思路，分別是（1）基于向量相似度的推薦算法，以及（2）基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法。前者偏重于推薦標(biāo)的物與用戶興趣之間的相似度評(píng)估，通過在預(yù)先設(shè)定的維度上獲取用戶的興趣向量作為基向量，而后用同一坐標(biāo)系對(duì)標(biāo)的物進(jìn)行標(biāo)注，獲取到用戶興趣與潛在標(biāo)的物之間的相似度（具體示意如圖1所示）。后者則偏重于用戶間相似度的衡量，假設(shè)認(rèn)為，擁有較高興趣相似度的用戶，針對(duì)某個(gè)具體標(biāo)的物將具有相似的偏好（具體示意如圖2所示）。

產(chǎn)品發(fā)展到一定的DAU數(shù)量之后，為了進(jìn)一步提高這部分DAU人群的使用效率，需要通過精細(xì)化的推薦來輔助運(yùn)營實(shí)現(xiàn)更高層次的目標(biāo)。

盡管同為推薦產(chǎn)品大類，但由于推薦場景略有不同，因此電商推薦類產(chǎn)品與內(nèi)容推薦類產(chǎn)品在業(yè)務(wù)指標(biāo)的關(guān)注點(diǎn)上也略有不同。 電商推薦類產(chǎn)品更關(guān)注用戶的營收， 因此通常將 轉(zhuǎn)化率 設(shè)定為推薦指標(biāo)； 內(nèi)容推薦類產(chǎn)品則更關(guān)注用戶的留存和使用粘性， 因此通常將 推薦準(zhǔn)確度、用戶體驗(yàn) 設(shè)定為推薦評(píng)估指標(biāo) 。 以京東和頭條為例，由于前者是面向”大明型“用戶群體的產(chǎn)品，更關(guān)注推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的效果為及時(shí)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)了怎樣的力量；而后者則是面向”小閑型“的用戶群體，因此更關(guān)注推薦系統(tǒng)在用戶體驗(yàn)與產(chǎn)品依賴層面貢獻(xiàn)了怎樣的力量。

關(guān)于廣告推薦的幾個(gè)共識(shí)：

1、產(chǎn)品的價(jià)值交換：為用戶創(chuàng)造使用價(jià)值、并獲取交換價(jià)值的過程。

2、幾乎所有的廣告需求都是對(duì)體驗(yàn)有負(fù)向影響的反向需求。

廣告形態(tài)主要分為（1）橫幅；（2）插屏；（3）原生。其中橫幅廣告效果較差，且對(duì)體驗(yàn)有一定影響；插屏廣告由于以整屏形式出現(xiàn)，會(huì)吸引用戶的全部注意力，盡管降低了產(chǎn)品的體驗(yàn)，但一定程度上提高了廣告的展示效率；原生廣告以一種仿似真實(shí)展示結(jié)果的形式嵌入到用戶產(chǎn)品使用過程中，用戶體驗(yàn)最好，但轉(zhuǎn)化率相對(duì)插屏而言較低。一般情況下， 更推薦使用插屏和原生廣告，盡量避免使用橫幅廣告 。

由于廣告具有一定的商業(yè)性質(zhì)，只有盡可能保障廣告推薦的高效性，才有機(jī)會(huì)獲取到足夠的廣告營收費(fèi)用。通常而言，廣告是否有效需要從以下兩個(gè)角度進(jìn)行衡量：

1.曝光頻次高；

2.展示效率高，其中展示效率可從以下三個(gè)方面去衡量：（1）展示時(shí)機(jī)；（2）用戶狀態(tài)及（3）可見區(qū)域。

通常情況下，在產(chǎn)品剛進(jìn)入市場的階段，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)考慮DAU，只有把用戶基數(shù)做大，后續(xù)的流量變現(xiàn)規(guī)模才足夠可觀。當(dāng)產(chǎn)品DAU開始逐漸穩(wěn)定時(shí)，則可以開始考慮MTR，產(chǎn)品也隨之進(jìn)入商業(yè)化變現(xiàn)的成熟階段。Avglmps指數(shù)一方面展示出廣告曝光率與廣告收入之間的正線性關(guān)系，一方面也暗示著廣告的曝光率與用戶體驗(yàn)之間的反比關(guān)系，需要產(chǎn)品在不同場景下進(jìn)行適當(dāng)?shù)臋?quán)衡與取舍。廣告點(diǎn)擊率的大小，更多情況下取決于交互數(shù)據(jù)的應(yīng)用和推薦算法的構(gòu)建。當(dāng)廣告推薦的準(zhǔn)確度日趨成熟，產(chǎn)品的廣告位也將逐步獲得更好的議價(jià)能力，有望獲得更多的營收收入。

除了產(chǎn)品開發(fā)者本身可以招攬廣告位外，廣告生態(tài)系統(tǒng)中還存在這樣一類第三方，被稱之為ad network。作為連通廣告位和廣告主之間的中間方，通過統(tǒng)籌并協(xié)調(diào)廣告資源，制定相對(duì)普適化的廣告算法，能夠最大限度的保障廣告主對(duì)于廣告展示次數(shù)的要求，同時(shí)能夠幫助產(chǎn)品提供方充分利用剩余的廣告位資源。對(duì)于大廠而言，流量變現(xiàn)已成為最重要的營收手段，除非廣告資源稀缺，通常不會(huì)交予第三方管理。但對(duì)于尚處于發(fā)展期的公司而言，將廣告位外包給中間商，一方面獲取源源不斷的收入，一方面將更多的精力集中在產(chǎn)品的研發(fā)投入上，是一件一舉兩得的事情。

在進(jìn)行廣告分析時(shí)，通常會(huì)采用如上的5個(gè)指標(biāo)對(duì)廣告展示效率進(jìn)行逐層次的分析，在自上而下的過程中每一層次都存在著流量的流失。下面將以兩個(gè)場景為例，逐一分析場景二的潛在提升空間。

1. 通常而言，廣告請求率應(yīng)盡量保證在100%，可以考慮優(yōu)化用戶訪問時(shí)的請求率；

2. 當(dāng)用戶端發(fā)出廣告請求時(shí)，缺少與用戶當(dāng)前情境相匹配的廣告時(shí)，易出現(xiàn)填充率的情形?？煽紤]適當(dāng)增加廣告源，進(jìn)一步提高填充率；

3. 廣告展示率低，意味著廣告匹配成功后，卻由于網(wǎng)絡(luò)帶寬、用戶停留時(shí)長、廣告資源大小等原因沒有得到合適的展示機(jī)會(huì)。需要具體分析，可采用prefetch等方法、挑選合適的展示時(shí)機(jī)等方法，提高展示成功率；

4. 點(diǎn)擊率與廣告內(nèi)容、展示時(shí)機(jī)和廣告大小等等因素密切相關(guān)。通過選取與上下文情境相匹配的廣告源、增加廣告位的大小、篩選出高質(zhì)量廣告，可以進(jìn)一步提升廣告的點(diǎn)擊期望。

5、然而，為了選取高質(zhì)量的廣告而為廣告位設(shè)置了廣告底價(jià)后，也意味著廣告資源數(shù)目的降低（即填充率的降低）。需要產(chǎn)品制定出適用于當(dāng)前產(chǎn)品的整體策略。

除了上述AI產(chǎn)品之外，還有一類特殊的AI產(chǎn)品，通常由AI頭部公司創(chuàng)建。通過集成相關(guān)算法和數(shù)據(jù)，為開發(fā)者提供相對(duì)自由的基礎(chǔ)訓(xùn)練模型，提供自然語言處理、圖像識(shí)別、VR等相關(guān)領(lǐng)域的SDK開發(fā)包，為各行業(yè)定制專用解決方案?？蓞⒖嫉腁I平臺(tái)類產(chǎn)品主要包括：

1. 百度大腦 —— AI開放平臺(tái)（ ）

2. 騰訊AI開放平臺(tái)（ ）

3. AliGenie ( )

4. 網(wǎng)易人工智能平臺(tái) （ ）

5. Amazon AI ( )

6. IBM AI Developer Program ( )

7. 京東人工智能開放平臺(tái)（ ）

8. HIKVISION開放平臺(tái)（ ）

9. Face++ 人工智能開放平臺(tái) （ ）

10. 搜狗AI開放平臺(tái) （ ）

（ps：后續(xù)將形成獨(dú)立章節(jié)，對(duì)top級(jí)AI開放平臺(tái)進(jìn)行競品分析，敬請期待 ~）

人工智能云平臺(tái)是什么？

人工智能中臺(tái)依托智慧眼AI底層技術(shù)與能力的不斷積累，對(duì)算法、算力資源進(jìn)行有效整合，能力全面，可滿足各種業(yè)務(wù)場景需求。中臺(tái)提供流程化、可視化和自定義等友好人機(jī)交互能力，極大降低算法使用門檻，實(shí)現(xiàn)算力融合調(diào)度、可視算法編排、多級(jí)實(shí)驗(yàn)推薦和全流程自動(dòng)調(diào)優(yōu)等功能，已成為各垂直領(lǐng)域數(shù)字化建設(shè)的“智慧大腦”和中堅(jiān)樞紐。

常用的人工智能軟件平臺(tái)有以下幾個(gè)：

TensorFlow：由 Google 開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，在國內(nèi)也很受歡迎，擁有廣泛的用戶及社區(qū)支持。

PyTorch：由 Facebook 開發(fā)，國內(nèi)使用較為廣泛，特別是在學(xué)術(shù)界和科研領(lǐng)域中廣受歡迎。

PaddlePaddle：百度自主研發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，也是國內(nèi)較為流行的人工智能軟件平臺(tái)。

MindSpore：華為近年來推出的開源AI框架，支持多種硬件平臺(tái)，國內(nèi)也享有較高聲譽(yù)。

NCNN：騰訊優(yōu)圖推出的輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)框架，適用于手機(jī)端、嵌入式設(shè)備等場景。

ai人工智能平臺(tái)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于人工智能平臺(tái)官網(wǎng)、ai人工智能平臺(tái)的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。