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Apple 出品!如何做好机器学习时代的产品体验设计:输出的设计--九分科技

时间:2020-06-19   分类:设计管理    作者:网络   来源:网络整理   点击:122

聊过了机器学习的基本原理及模型层面的设计要素,即「数据」和「指标」,接下来我们将探讨界面层面的设计

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往期回顾:

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Apple 出品!如何做好机器学习时代的产品体验设计:基本原理篇

苹果 WWDC 设计分会第 1 期, 介绍机器学习与体验设计相关的话题,本期主题是「基本原理篇」,包括基本原理、设计要素、数据、指标、界面设计原则等。

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Apple 出品!如何做好机器学习时代的产品体验设计:数据与指标

苹果 WWDC 设计分会第 2 期,继机器学习「基本原理篇」后,本期主要讲解模型层面的「数据与指标」两个设计要素,更进一步的了解机器学习。

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优秀的机器学习体验一方面取决于底层模型的质量,另一方面取决于界面能否帮助人们以符合直觉的方式与信息互动。 本文来自九分网络

模型的处理结果会经由界面转化为易于人们认知和互动的信息,即「输出」;模型从人机互动过程中接收到的,可以被用于模型优化的反馈信息,即「输入」。 九分网络

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聊过了机器学习的基本原理及模型层面的设计要素,即「数据」和「指标」,接下来我们将探讨界面层面的设计。

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优秀的机器学习体验一方面取决于底层模型的质量,另一方面也取决于界面能否帮助人们以符合直觉的方式与信息进行互动。

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模型的处理结果会经由界面转化为易于人们认知和互动的信息,即「输出」。 copyright 9fen.net

模型从人机互动过程中接收到的,可以被用于模型优化的反馈信息,即「输入」。

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我们已经在 HIG (人机界面设计指南)文档中创建了一系列关于「输出」与「输入」的设计模式说明;今天,我们将从中选择一部分进行深入讨论,帮助你更好地理解如何将相关设计原则应用到实际产品的体验设计当中。 copyright 9fen.net

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输出(Outputs)

你可以将「输出」理解为一种设计媒介,通过它来为人们提供更加情境化的无缝体验。

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接下来我们将从四个方面来了解关于「输出」的设计原则,包括: 内容采集来自9fen.net

多重选项:如何同时呈现多个相关的输出值。

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释义:诠释输出机制,避免带来困惑。

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可信度:以恰当的方式体现输出的可靠程度。 九分网络

局限性:如何解决功能与预期之间的冲突。 copyright 9fen.net

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1. 多重选项 内容采集来自9fen.net

多重选项使人们可以从模型输出的一系列相关结果当中进行选择。

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在实际当中,模型针对特定问题所输出的结果可能不止一个。然而设计者往往倾向于只为人们提供一个「最优选项」;在真实场景中,这未必能带来最优体验。

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来看个现实中的例子。上周末,我想来一次从旧金山到纳帕谷的短途旅行,于是我向同事们打听最优路线是哪条。 内容采集来自9fen.net

取决于我所询问的对象及时间,他们的回答各有不同。路线预测是一件复杂的任务,当中涉及到很多变量,且始终在发生变化,譬如拥堵、施工、交通意外等等。

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在「地图」中,我们同样基于这些变量信息来预测最佳路线。通常情况下,单一的输出结果是不够的,因为我们无法了解特定用户的关注点,他们有可能喜欢风景秀丽的路线,有可能倾向于收费较少的路线,或是希望避开高速公路,等等。

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如何弥补多种多样的需求喜好与模型输出局限性之间的鸿沟?答案就是同时提供多个输出选项供人选择。譬如「地图」会为我提供三条不同的路线,使我可以根据具体情况来切实掌控自己的行程。 copyright 9fen.net

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在可能的情况下,尽量提供多个相关的输出结果,帮助人们更好地根据个人需求或喜好来进行选择。 copyright 9fen.net

进入实际行程之后,人们同样需要用到地图;对于那些看上去非常相似的路线选项,人们可能很难迅速理解其中的差异并进行选择。 本文来自九分网络

标签: 产品 优设 设计原则 界面设计 体验设计 机器学习 输出模式

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