2022年，我在一个城市实施了一个智能分类项目。当时产品有数千种，每种产品都要标注几十种属性。谈钱是一件头疼的事情，要花几百万。当时我很困惑要做什么，但后来我意识到我需要使用大数据分析和机器学习。那时我只有一个字——拼，我一生都在研究和调试。也许我有点极端，但当时我只是有一个想法，然后我就实现了这个项目。钱不是问题。
2023年，在北京，我解决了500个智能分类问题。 用户上传文件，系统出现错误，花了2个小时排查。 80%的问题是由不标准的数据格式引起的。 警告：用户太懒，不遵守规则。 结论：优化用户引导，减少违规操作。
智能分类其实很简单。我们先来说说最重要的事情。它实际上是利用算法将数据或项目按照一定的规则或特征进行分组。比如我们去年的项目中，我们利用智能分类技术，对大约3000种产品进行了分类，效率提升了50%。
还有一点是，智能分类的关键是选择正确的特征和算法。一开始我以为只要有了数据，分类就会自动成功，但后来发现我错了。特征工程和算法选择非常重要。等等，还有别的事。例如，在电商平台中，智能分类可以帮助推荐系统更准确地向用户推荐产品。
说实话，这很令人困惑。很多人不重视这一点。当数据量非常大时，传统的分类方法会造成性能瓶颈。用技术术语来说，这称为雪崩效应。事实上，前面的一点点拖延就会毁掉后面的一切。因此，必须选择合适的硬件和优化算法。
我认为一个值得尝试的方法是从小数据集开始，逐渐扩大规模，观察你的算法的表现，以便及时发现和解决潜在的问题。