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2025-03-24 10:30:11
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  • 封面
  • 版权信息
  • 作者简介
  • 绪论
    • 新工具
    • 人工智能优先的世纪
    • 人工智能优先公司
    • 本书结构
  • 第一章 数据学习效应
    • 人类的方式
    • 机器的方式
    • 超越旧公式
    • 数据网络效应
    • 数据学习效应的力量
    • 数据学习效应的局限性
    • 本章结论：现在怎么办？
    • 本章要点
  • 第二章 精益人工智能
    • 客户需要什么？
    • 客户需要人工智能吗？
    • 精益人工智能
    • 本章结论：从多层到精益
    • 本章要点
  • 第三章 获取数据
    • 评价
    • 客户生成的数据
    • 人工生成的数据
    • 机器生成的数据
    • 消费者生成的数据
    • 公共数据
    • 本章结论：尽你所能得到它
    • 本章要点
  • 第四章 人工智能优先团队
    • 聘用什么人？
    • 什么时候招聘？
    • 在哪里找到他们？
    • 如何支持他们？
    • 人工智能优先管理
    • 人工智能优先公司
    • 本章结论：传播数据科学
    • 本章要点
  • 第五章 建模
    • 基本知识
    • 挑选
    • 复合
    • 本章结论：构建业务模型
    • 本章要点
  • 第六章 模型管理
    • 实施
    • 机器学习管理回路
    • 清单
    • 本章结论：机器学习模型优化
    • 本章要点
  • 第七章 回路测量
    • 回路
    • 点亮正确回路
    • 模型测量
    • 机器赚钱
    • 本章结论：飞轮优先
    • 本章要点
  • 第八章 优势聚合
    • 传统形式
    • 纵向整合
    • 差别定价
    • 人工智能优先的破坏力
    • 人工智能优先聚合
    • 定位
    • 利用回路对抗现有公司
    • 本章结论：为竞争排序
    • 本章要点
  • 结语
  • 术语表
  • 内容简介
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