擎天柱|业务进阶：AI图像识别( 三 )

2）然后是信息预处理，主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高。
3）其次是抽取及选择特征，主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取。
【擎天柱|业务进阶：AI图像识别】4）最后是设计分类器及分类决策，其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。
五、工作应用作为PM\PO\TPM来说，给到技术大佬们的策略是要清晰完整的，举例：要识别图片中的人是否带帽子，那么这时我们就要描述清楚帽子的颜色、种类和所在位置等维度信息。
最好用爬虫的方式爬取大量帽子，然后判断帽子是否在人的脑袋上。在语音识别中，需要建立字符库，完善优化字符库的内容。

文章插图
通过收集和整理，我们对要产品需求会有一个直观的认知，但随着调研的继续，我们还可能会发现其他问题。为了避免有价值的信息遗漏，这个阶段我们收集的案例，应该具有更多的发散性。
六、用户感知提升对于用户来说，能够让用户感知到的是产品的拟人度。但AI的输出是否合理，这个取决于人的主观评判。这也是数据标注工作所做的意义所在——尽可能通过标注让模型更像真实的人。比如在情景对话中，虽然有些回答听起来很搞笑，但只要输出的结果让人觉得合理，就依然会被人接受。

老巫婆：你说这个世界上最美丽的人是谁？
AI：是白雪公主！
老巫婆：再给你一次重新组织语言的机会！
AI：是白雪公主！
老巫婆：你看清楚了，我手里拿着刀呢！
AI：是你，你是世界上最美的人！

PS：与AI算法工程师的沟通小技巧客观化、可量化、数字化、就事论事。如下：
业务说：大佬，能不能优化下这个模型，好多地方都不准，客户都投诉啦。
建议沟通方式：
业务说：博士，这个模型的准确率能不能提高到95%？因为目前图像上的3个点都属于特征点，但是没有识别成功。
本文由 @赵走叉原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议