文章用 y=ax+b 如何对应机器学习概念？
x 对应特征数据，y 对应标签数据，a、b 对应模型参数；用多组 x、y 求解 a、b 的过程对应模型训练，得到 y=2x+1 即训练好的模型，代入新 x 得到预测即模型推理。
AI产品学AI：那就从y=ax+b开始讲起
资讯摘要
AI听起来玄乎，其实底层逻辑简单到初中数学就能讲清。本文用一元一次方程 y=ax+b 拆解机器学习全流程，把特征、标签、参数、训练、模型等术语一一对应，让产品经理秒懂AI本质，不再被技术黑话唬住。
AI 摘要
文章以初中一元一次方程 y=ax+b 为类比，拆解机器学习全流程：x 对应特征数据，y 对应标签数据，a、b 对应模型参数，用已知数据求解参数的过程就是模型训练，训练得到可用的公式即模型，代入新数据得到预测即推理。作者旨在帮助 AI 产品经理理解 AI 本质，破除技术黑话与神秘感。
AI 问答
理解 y=ax+b 这类基础原理对 AI 产品经理有什么帮助？
能听懂算法工程师所说的训练、参数、模型效果等概念，并在业务中判断特征、标签、模型架构以及所需数据量，从而为方案和结果负责。
为什么很多人觉得 AI 很玄？
文章认为原因有三：AI 是技术概念让人天然畏惧；机器学习、深度学习等概念太多容易混乱；模型、训练、参数等概念抽象，缺少具象案例。
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