在這兩年，人臉識別產品的落地場景越來越多，像智慧型城市、智慧型安防、智慧型園區、智慧型機場、智慧型零售等等，而在這些產品中，準確的識別是所有功能的地基，如果沒有這個地基，上層的所有功能都沒有意義，如果資料本身都是錯的，那基於這些資料的分析就沒有價值。
但在產品的真實落地場景中，需要考慮的問題很複雜，不同場景的差異很大，所有的演算法策略都需要基於場景來設計。而這就需要產品經理對演算法有一定的理解，如果產品經理對演算法一點都不懂，就會出現演算法應用策略不合理、不科學，從而導致識別準確率大打折扣，而演算法工程師因為對場景也沒那麼熟悉，也很難理解問題出在**。
以下是筆者在工作中會聽到的對話，
產品經理a：客戶說識別準確率只有50%，為什麼會這麼差？
演算法工程師b：不可能，演算法測試時準確率有90%多，不會這麼差。
產品經理a：但客戶測試時就只有50%的準確率，這個怎麼解釋呢？
演算法工程師b：。。。。。。
產品經理a：。。。。。。
為什麼會發生以上的對話，就是因為產品經理對演算法完全不懂，不理解影響演算法準確率的因素有哪些，演算法策略都是拍腦袋得出來的，所以會讓實際使用過程的準確率大打折扣。而演算法功能師並不理解實際的應用場景，不知道實際場景跟單純的測試集測試有很大不同，不理解為什麼會出現準確率大幅降低的情況。
本專欄旨在討論產品經理應該懂的演算法知識，討論影響演算法準確率的因素，讓從事人臉識別行業的產品經理能制定出更符合場景、更科學合理的演算法應用策略。
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