近两年来 AI 产业已然成为新的焦点和风口，各互联网巨头都在布局人工智能，不少互联网产品经理也开始考虑转型 AI 产品经理，入门AI产品经理，或许你应该了解一些相关技术，本文将为你介绍机器学习的7个步骤

简单来说，就是让机器像人类一样“学习经验”，而无需被明确编程每一步该怎么做。

机器学习在实际操作层面一共分为7步：收集数据、数据准备、选择一个模型、训练、评估、参数调整、预测

获取与问题相关的原始数据（如用户行为记录、传感器数据、图片等）

公开数据集（如Kaggle）、爬虫抓取、传感器采集（如摄像头图像）。

02 数据准备

（1）数据清洗

（2）特征工程

• 提取特征：从日期中拆分“月份”和“星期几”。
• 转换数据：将文本转为数值（如“男/女”编码为0/1）。
• 标准化：将身高数据从“厘米”统一为“米”。

03 选择一个模型

新手建议：从简单模型（如线性回归）开始，再尝试复杂模型（如深度学习）

让模型从数据中学习规律评估

（2）关键参数

• 学习率：控制参数调整幅度（太大可能“跳过”最优解，太小训练慢）
• 迭代次数（Epochs） ：数据被模型学习的轮次

用测试集验证模型效果，判断模型是否“学得好”

（2）验证方法

（3）常见问题

• 过拟合：模型在训练集表现好，测试集差（像死记硬背的学生）。
• 欠拟合：训练集和测试集都表现差（没学会规律）。

调整模型的超参数（如学习率、树的深度）提升效果

（2）调参方法

• 网格搜索：遍历所有可能的参数组合，寻找最优解（计算成本高）。
• 随机搜索：随机尝试参数组合，效率更高。
• 自动化工具：如AutoML（自动机器学习）

将训练好的模型投入实际使用

封装成API、嵌入到App或硬件设备中。

模型上线后可能出现性能下降（如数据分布变化）

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

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