人工智能时代，产品经理该不该学算法

是否该学算法？

从17年10月份，就想着往AI产品经理转型。于是搜索各种资料，看了吴恩达老师和李宏毅老师的机器学习课程，加入各种社区，购买了算法课程与数学课程，学了一点python。两个多月后的现在，我决定，放弃敲机器学习算法代码，从入门到放弃。

当初打算敲机器学习代码，是因为转型需要，我需要了解算法，敲代码可能有利于我去理解代码。但是，我没有意识到，没有代码基础的我，这条学习路径太长了。在看不到太大成效的时候，我就思考，我真的有必要去敲代码吗？

所以我想着，机器学习，本质上是一门新的技术。那问题就回到那个老生常谈的问题，产品经理，该不该学技术。对于这个问题，我的想法是，产品经理要学技术，在工作上是为了方便跟技术人员沟通，同时也是为了更好的验证自己的想法。同样的，在人工智能时代，懂算法也是为了更好跟算法工程师沟通，更好地参与到工程建设中；当有新的需求想法时，如果懂得算法的用处与限制，我们也可以知道可行性有多大。

要学到什么程度？

在确定需要学习算法后，我们就要确定，我们需要学习到什么程度？毕竟我们不是工程师，我们不会敲代码，我们是产品经理，我们需要知道自己的核心价值是什么？我想，在人工智能时代，产品经理的价值，是利用产品设计把只有65分的算法，满足用户在指定场景的需求，给予用户80分的使用体验；同时通过业务的闭环设计，给算法提供更多的训练数据，给算法工程师创造优化算法的条件。

那么在有限制条件说我们是产品经理时，我们该如何学习？

一、了解基本概念

这是我前面漏掉的，人工智能时代，我们应该先了解AI的一些基本概念。

比如机器学习算法主要分监督学习、非监督学习、强化学习。其中监督学习又分线性回归、Logistic 回归、CART、朴素贝叶斯和 KNN；非监督学习分Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析（PCA）。

知道深度学习是机器学习的子集，知道什么是自然语言处理，知道计算机视觉与机器视觉分别是什么概念。

二、知道算法原理，用来解决什么问题

知道算法的实现原理，可以帮助我们去理解算法可以用来解决什么问题，什么问题无法解决。

在人工智能时代，短期内我们无法去通过体验产品，去了解剖析它某个功能的实现逻辑与方式。在机器学习这个黑匣子里面，有时候连算法工程师可能也无法解释机器学习习得的结果。所以更多时候，某个功能用的是什么算法，我们无法得知。算法能用在什么用途，我们可能只能通过一些公开的论文或者宣讲渠道去了解。这时候，了解算法的实现原理，以及算法的技术边界，就显得更加重要。

同时，有些算法可能对训练数据集有一定要求，比如线性回归，它要求数据必须是线性的。

而在学习算法的时候，很多教学视频，都会讲解算法背后的数学原理，这时候，听不懂怎么办，没办法，暂时跳过。

本质上，我们需要知道的是，某算法的功能和瓶颈，实现成本，对数据集有什么要求等产品上应该了解的。

三、是否需要敲代码

一开始我认为，敲代码好啊，把算法的代码敲出来，有助于我理解该算法。但后来我发现，敲个毛代码啊。所以最后我认为，如果你有编程基础，那你去敲代码，完全没有问题。但如果你没有技术基础，还是省点精力吧。为什么不？

1、没有基础的你，敲代码费时间，你首先需要学语法基础，即使你把别人的开源代码复制到自己的编译器，你也可能会因为各种第三方库没有安装而在出错的时候显得一脸懵逼；

2、现在有不少图和动画演示算法过程的产品和网站，同时，机器学习算法可视化的研究也发展得挺快，谷歌已经出了AutoML，对于产品经理来说，会敲算法的代码，真的不那么重要。

如何学？

在确定了要学习算法，以及学习算法的目标后，我们就可以探讨一下，我们应该怎么学？

1、先刷视频

吴恩达老师，李宏毅老师的课程，先系统地过一遍，遇到不同的实现原理和数学原理，可以上网搜索看看是否有看得懂的解释，为什么要这样做，因为要知道，我们学的过程中碰到的问题，是大多数人都会遇到的，从、知乎、CSDN中，都可能找到答案。如果实在搞不明白，建议先跳过，毕竟，第一次看教学视频，肯定有各种各样我们不懂的问题。

2、看书

看完视频就可以准备看书巩固自己看视频学的知识，建议大家可以看周志华老师的机器学习西瓜书，当然可以多买几本，交叉阅读，对理解一类算法效率会更高。同样，看不懂的数学原理，我们也是跳过。毕竟我们是产品经理，如何敲代码写算法，算法背后的数学原理，是怎么样的，暂时不懂就不懂。要清楚我们的主要工作，是在产品设计上。

3、搜索阅读算法相关的实践文章（知道算法的实践用途）

看国内外的论文，中英文一起看，在前面2步后，对行业的整体大概，我们都有一定了解。可以阅读一些实践类论文，但遇到数学推导的，可以暂时跳过。我们需要知道的是，算法在什么领域什么产品什么场景下使用，是否适合我自己的产品和场景，就足够了。

但在这个过程中，在转型成功之前，我们缺少了实践。这时候，你可以在了解一类算法在某个产品和场景的使用后，大胆地去假设是否可以在其他地方应用，然后想办法求验证。不过这确实挺难的，除非你具备编程能力，还需要有能够验证的场景和条件。

当然，我们也可以在清楚算法的功能和边界后，争取进入公司的AI team，再进行实践。

以上如何学部分，参考了邱岳的产品手记（极客时间上的专栏），专栏里更详细，尊重别人版权，我没有全盘复制过来，有兴趣的可以自己去看看。

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写在最后，写文章是为了记录自己的学习历程，同时梳理自己的知识框架，方便自己调整自己的学习节奏，希望早日能转型成为AI产品经理。