图片社交应用Instagram的好友推荐功能就允许用户关注或者隐藏推荐联系人，Foursquare支持用户自己修正系统检测的曾去位置，而这些都与机器学习算法输出相关连。重要的是，它们添加了新的数据选项——肯定的（是的，我关注）和否定的（no,隐藏吧）两种样例。这些都可以作为提升学习算法性能的反馈依据。

　　7. 怎样会导致产品灾难性失败？

　　如果产品没有用到机器学习，最常见的致命性错误可能包含系统的bug、崩溃或令人困扰的界面。既然机器学习的本质是通过样例训练算法，那么错误出现的原因就更复杂多维度。

　　这个时候将“塔吉特读心术”拿出来再合适不过了。这里有一位父亲曾到一家塔吉特百货愤怒地投诉，商店竟然给他还在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。百货店居然比父亲都早知道女儿怀孕了。根据用户已购买的商品（比如很多孕妇怀孕头三个月过后会购买大量无味的润肤露）进行记录和分析就是机器学习的典型案例。经过与女儿的沟通，才发现自己的女儿真的怀孕了。

　　在上述案例里，机器学习算法精确预测了女儿的怀孕。但实际上，机器学习产品也可能会犯很多错误。

　　Google Home的笑话已经不少了。综合这些错误我们可以得到一个共同的主题：产品的应用和设计师们的设想不太一样！无论是依据敏感信息来推广商品、用户对机器人的吐槽还是用带偏见数据集来训练脸部检测算法，都说明产品团队没有将用户的实际操作情境考虑在内。

　　总结

　　运用机器学习设计产品是一项涉及学科越来越多的活动。我们今天探讨了机器学习的定义以及七点在实践中的应用。关于机器学习这个发展极迅速、已经变得非常广袤的学科领域，还需要产品经理们不断了解。

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