在設計工作中，如果想提升產品服務、推動轉化率提升，結合數據算法找到優化方向，是一個相對不錯的選擇。那么在實際業務中，我們可以如何利用機器學習、數據算法等內容進行結合應用？本文便從概念、實操等維度入手做了內容解讀，一起來看。

以用戶為中心的產品設計中，根據不同的用戶畫像提供個性化的服務是必然趨勢。設計師如何利用數據算法，參與設計開發千人千面的產品服務，提高轉化率？

今天我們從設計師的視角來了解人工智能和機器學習，以及在實際業務中如何應用千人千面。

一、什么是人工智能與機器學習

相信看過斯皮爾伯格電影《人工智能》電影的小伙伴對影片中的人造人大衛都印象深刻，享受視覺盛宴和精彩劇情的同時，也想對人工智能一窺究竟。

（像這樣人工智能機器人題材的好萊塢電影還有很多，比如機械姬、機械公敵、超能查派、機器管家、終結者、黑客帝國，甚至是前幾年熱播的美劇西部世界。）

1. 基礎概念

首先，我們需要理清3個概念??：

? 人工智能-AI

讓機器變得像人一樣智能的科學。

比如像前面提到的各類好萊塢電影中的AI機器人，他們能夠像人一樣擁有情感和思考能力。

? 機器學習

讓計算機像人一樣能從數據中學習出規律的科學。

機器學習是人工智能的一個分支，是實現人工智能的重要途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。

? 深度學習

以神經網絡為架構，對數據進行表征學習。

深度學習是機器學習的一個分支，常見的深度學習有卷積神經網絡，例如給計算機一堆圖片，讓計算機快速分辨出哪些是人類、哪些是小貓小狗。

2. 人工智能的發展歷程和現狀

人工智能的發展起源于20世紀50年代，1950年英國科學家艾倫圖靈提出了著名的圖靈測試：如果一臺機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。人工智能（Artificial Intelligence，AI）經歷了超過半個世紀的起伏，在2011年后隨著云計算和大數據能力的發展迎來爆發。

我們將目光投向國內的人工智能發展現狀，截至2020年底，中國人工智能企業布局側重在應用層和技術層。其中，應用層人工智能企業數占比最高（84.05%）；其次是技術層企業數，占比為13.65%；基礎層企業數占比最低，為2.30%。

可以看出，我國人工智能產業發展主要受應用需求牽引，對于基礎層（算法+模型）新研發、新算力硬件研發、大數據和技術層的投入目前還處于一個較低的水平。

二、機器學習基礎知識

基于人工智能、機器學習、深度學習三者的概念，我們知道機器學習是實現人工智能的重要途徑，準確來說是實現高級人工智能的重用途徑。

1. 機器學習三要素

機器學習的三要素是數據、算法、算力。這里的數據既可以是指標型數據，也可以是一堆圖像、聲紋樣本等等；算法其實包括模型+算法，在后續的章節中會用案例來闡述什么是模型、什么是算法；而算力指的是計算機的計算能力，比如在計算機視覺領域GPU的算力就比普通的CPU算力要強。

2. 機器學習類型

機器學習的分類目前主流觀點是分為監督學習、無監督學習和強化學習。

乍一聽可能有點抽象，我們來看幾個經典的??例子來幫助理解。

首先，所謂的監督學習就是給計算機指定一個標簽，比如說貓，然后給一堆各種類型、各種角度貓的照片讓計算機進行表征學習，類似于媽媽教小孩子一張一張認圖的過程。經過一段時間訓練后，當你再給計算機一張貓的圖片時它便能很快識別出這張圖里的動物是一只貓。

無監督學習與監督學習最大的不同就是只有訓練數據、沒有標簽，也就是說給計算機一堆貓貓狗狗的圖片，讓計算機通過表征學習來做分類識別（聚類），再給計算機一張貓貓狗狗的圖片時，它能很快識別出這張圖片是屬于哪一類。

強化學習則較前兩者復雜許多，它涉及較大的系統工程，比如波士頓動力的人形機器人Atlas就是一個典型的強化學習案例，它涉及環境感知（將傳感器中的數據轉化為對路徑和形態規劃的依據）、路線規劃、運動控制等等，本質上是機器在在復雜環境中的自主任務處理能力。

無論你使用哪個類型的機器學習模型，大體都需要經歷“建?！?、”訓練”（找到最合適的參數）、“驗證”、“測試”、“應用“幾個階段，且其中訓練到測試可能會經歷好幾輪反復，這種過程跟一個嬰兒認識世界、學習知識到應用知識的過程類似。

三、機器學習算法與模型舉例

對機器學習概念有了初步的認知，我們平時常聽到的算法與機器學習又是什么關系？

前面我們說過機器學習是讓計算機像人一樣能從數據中學習出規律的科學，其本質是通過數學方式來解決指令型程序不能解決的問題。

這里我們先來拋出幾個概念，然后通過實際的例子來認識這幾個概念。首先，”模型“可以簡單理解為把實際問題抽象成數學問題的函數，而”算法“則是求解這個函數的計算方法，接下來我們用一個簡單的案例來加深理解。

一元線性回歸

我們假設房子的售價與面積存在一定關系，現在給計算機一組房子售價與面積的數據，讓計算機通過學習找到這個關系，以便下次我們給定一個房屋面積時計算機能預測出房屋的售價。

假設房屋的面積為自變量x，售價為因變量y，我們將這些面積與售價（x,y）數據還原到一個直角坐標系當中大致可以呈現出以下的狀態。

可以看出這些點的整體趨勢趨向一條直線，假設存在這樣一條直線，使得坐標上的每個點到這條直線的距離之和都能最小，那是不是就可以根據面積做房屋售價的預測了？

中學時學過的一元線性方程就能描述出這條直線，即y=f(x)=wx+b，而每個點到這條直線的距離之和的函數就是???【損失函數E】，即我們要通過對已有的數據來求解使得損失函數E最小的w和b，這個模型就是一元線性回歸模型。

實際上，真實房價有可能高于預測值也有可能低于預測值，為了使得累加之后不會正負抵消，我們會把得出來的距離數值做一個平方，這個方法叫做最小二乘法，將方程寫出來便成了以下形式：（其中E、w、b為未知，y、yi、Xi為已知，∑為累加符號）

到這里可能已經開始意識模糊，沒關系，這部分不是設計師需要掌握的內容，理解即可。我們回顧一下這個案例中的概念：

• 模型：一元線性回歸模型
• 算法：最小二乘法
• 損失函數E：使得每個點到這條直線的距離之和最小的w和b構成的函數
• 權重：w，b

在求解E，w，b這三個未知數的過程中，計算機在初始訓練時會賦予w和b一個隨機數，這2個隨機參數數可能會設置的過小或過大，通過不斷地調整參數值來求出最小的E，將這個過程可視化便是一個三維圖像大致呈現出以下樣式，這個計算方法叫做梯度下降法。

線性回歸模型適用的范圍比較局限、只能解決一些線性可分的問題，碰到非線性可分的問題時需要用更為復雜的【深度學習】來解決。

人工神經網絡便是典型的深度學習，其特點是通過無數互相連接的神經元構成了一個高復雜、高度互聯的網絡，通常第一個神經元的信號輸出會是下一個神經元的信號輸入，神經元之間互相發送電信號以幫助人類處理信息。

這部分的內容由于更為復雜，在這里就不做贅述了，感興趣的同學可以自行上網查找相關資料。

四、機器學習在業務中的應用

1. 整體概念

根據用戶特征提供個性化的界面——千人千面的原理就是利用深度學習模型（XGB梯度上升模型）。例如根據用戶數據來學習用戶可能的偏好類型，從而推薦對應偏好的商品、榜單等卡片樣式。

這里的用戶數據包括電商APP中用戶注冊信息數據和用戶打開APP后的操作行為數據。

算法側會根據用戶的注冊信息對用戶可能的偏好進行打分并推薦分值最高的那一類偏好樣式。

用戶看到對應的各類樣式后會有相應的行為數據（比如點擊）反饋到算法，算法再根據反饋回的用戶行為數據不斷地優化模型里的權重值。

2. 執行流程

執行流程我們可分為算法線和設計線兩條線，其中算法線交互同學需要關注的是前兩個步驟，也就是數據收集和數據準備，而設計線則需要我們做樣式輸出、將素材上傳到后臺并打標，以及上線后的數據復盤并根據數據優化樣式。

1）數據準備

在收集數據前需要要和算法同學明確我們的建模指標是什么？即基于什么樣的用戶行為數據輸入讓機器去學習（比如點擊PV或者曝光PV）。

而數據準備階段需要我們對歷史數據按照一定比例進行分割，一般是70%作為訓練集、30%作為驗證集和測試集。訓練集的作用是讓模型對初始權重值進行訓練；而驗證集則是用模型和學習來的權值來進行預測，驗證學習來的權值是否是最優解；測試集則是評估模型的最終性能，比如評估模型的準確率、召回率等等。

打個比方訓練集就像是學生的課本，學生根據課本里的內容來掌握知識。驗證集就像是作業，通過作業可以知道 不同學生學習情況、進步的速度快慢。而最終的測試集就像是考試，考的題是平常都沒有見過，考察學生舉一反三的能力。

2）樣式輸出

設計線則是我們設計同學比較擅長的部分了。在執行設計線時，我們首先要對現有各類型卡片的信息結構做拆解和歸類，再根據前面定義的用戶類型對樣式做相應設計(強化某類偏好信息的可視度)。

以feed流的商品卡片為例，對于價格偏好的樣式我們會以價格波動曲線的樣式來表達，而對于品質偏好的樣式我們則會強化好評率信息的表達。

完成各類型卡片的樣式輸出后，我們還需要將這些卡片素材上傳到運營后臺并進行打標，以便前端能夠根據這些標簽進行樣式的調用。做完這些后還有最后一步，就是收集線上數據并以此做樣式的持續迭代和樣式擴充。

3. 上線效果

完成模型的訓練、部署以及設計樣式的輸出、后臺錄入打標后，我們在活動期間進行了大規模應用，促銷會場的曝光UV轉化率上取得了5%~45%不等的提升，同時也帶來了不菲的GMV增量。