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获取AI发现正确
构思，验证和优先考虑AI使用的指南Casesthe帖子获得AI Discovery正确的介绍首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学用AI构建，复杂性加起来 - 跨团队，工具和期望的更多不确定性，更多的未知数以及更多的活动部件。这就是为什么与建立传统的确定性软件相比，拥有可靠的发现过程更重要。
根据最近的研究，AI项目失败的第一个原因是公司将AI用于错误的问题。这些问题可能是：
最近的研究- 太小了，所以没有一个Carestoo简单，不值得努力使用AI并与更复杂的人打交道，从根本上讲，这并不适合AI
在本文中，我将分享我们如何处理AI驱动产品的发现，将其分为三个关键步骤：
我将以汽车行业最新项目的示例来说明这种方法。 描述的一些要点将是新的，并且是AI的特定点；其他人则从传统的发展中知道，但在人工智能的背景下获得了更大的意义。
📚注：此内容基于我的新书《 AI产品开发的艺术》。检查一下，以深入研究发现等等！
注意：此内容基于我的新书 AI产品开发的艺术 。检查一下，以深入研究发现等等！构想：找到正确的AI机会
让我们从构想开始 - 任何发现过程中的第一步，您尝试为开发收集大量想法。我们将研究这种播放的两种熟悉的方式：一个教科书版本，您遵循产品管理的最佳实践以及一种常见的现实生活中的情况，在这里事情往往会变得有些偏见和混乱。放心 - 这两条路都可以导致成功。
💡 根据杰里米·乌特利（Jeremy Utley）和佩里·克莱本（Perry Klebahn）的书 IdeaFlow ，