转型AI产品经理，原来不需要学那么深的算法和数学模型

Hello，World！

这是我的第一篇文章，如果你还没系统地学习过AI算法相关知识，它应该能够让你对AI有些新的认知和理解、多些信心，至少你不会再觉得AI是那么高不可攀、遥不可及——相反，AI是普通人也可以理解、学习和实现的。

大概可以用以下几个标签简单概括我：前互联网产品经理、大学学渣、非计算机专业、不懂编程，可以说是除了瞎逼逼，啥也不会…

跟点进这篇文章的你一样，我最开始也是惊叹和憧憬于AI的神奇伟大无所不能，马上就要改变世界取代人类啊~

不一样的可能是，我当时脑子一热：放弃数年的产品经验，开始自学编程（python）和AI实现算法（传统机器学习和深度学习算法），走上转型AI之路。

最开始决定转型其实也是蛮纠结的，初期在网上看到经验分享，感觉机器学习的门槛真的是高的一逼啊。

文章中各种出现高等数学、线性代数和概率论的东东， 把我这个学渣吓得瑟瑟发抖……

某个周六晚上，在酒吧里喝掉几杯啤酒后，借着酒意我做出了决定：搞，是个坑我也跳了…

请稍稍脑补不懂编程还是学渣的我当时那种略带悲壮而又自我感动的状态！

然后就开始苦哈哈地补高数、线代、概率论，苦哈哈地学python编程，苦哈哈地看Andrew Ng、Peter Harrington、Siraj等一众大神的书籍视频学习机器学习….

苦哈哈的状态持续了一段时间，随着学习的推进，慢慢我也可以熟练地使用python写算法写脚本，传统机器学习和深度学习中的经典常用算法，也基本都算学习和实践过了。

我得到的结论是：传统机器学习和深度学习的门槛并没有那么高，至少是以算法工程师为主要需求的“工程应用领域”的门槛，是没有那么高的。

网上确实有很多不错的资料，但总是充斥着较多的数学、生涩的描述，其实并不是很适合作为小白的我们（请大牛自动屏蔽哈）入门。

作为毫无技术背景从零开始入门机器学习的产品经理，我或许更能理解同为小白的你的痛点和需求。

叨逼叨结束，下面进入正题，快！上车吧！AI可以很简单！

一、让我们先来说说“AI是什么”

首先，我们先来界定接下来所要讨论的AI的定义和范畴。

AI是 Artificial Intelligence 的缩写，中文是大家广知的“人工智能”。 可以理解为让机器具备类似人的智能，从而代替人类去完成某些工作和任务。

很多小伙伴对AI的认知可能来自于《西部世界》、《AI》、《超能陆战队》、《机器人总动员》、《超能查派》等影视作品，这些作品中的AI都可以定义为“强人工智能”，因为他们能够像人类一样去思考和推理，且具备知觉和自我意识。

但强人工智能在现实中的发展基本处于停滞状态，目前AI的研究和应用基本都集中在“弱人工智能”领域，弱人工智能可以理解为机器看起来像是智能的，但并不会具备知觉和意识。

弱人工智能领域的AI实现，可以分为两种方式：

1. 通过对相关规则进行编程，让机器能够按照程序中存在的逻辑处理特定任务，从结果来上看机器是智能的；
2. 我们不给机器规则，取而代之，我们喂给机器大量的针对某一任务的数据，让机器自己去学习；继而挖掘出规律，从而具备完成某一任务的智能，这种方式，也就是我们今天的主角——机器学习。

不好理解？

举一个简单的例子：

如果我们需要让机器具备识