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2021 AI數據處理實戰攻略
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2021
AI數據處理
實戰攻略
3大主題 、 9個常見卡關,1 次打包最佳解法
立即閱讀
AI成為企業新日常,卻不知道如何讓AI落地帶領專案團隊航向新大陸?
2020年,突如其來的Covid-19改變了許多產業的命運,同時加速推促AI落地的速度,AI的運用將成為企業的新日常。 然而,多數企業內部推動AI, 卻面臨卡關困境......
卡關如何解?
產業AI化面臨的難題
0
%
全球管理者
認為AI是企業成長
必備條件
僅
0
%
投入AI的台灣企業
有成功的AI專案
0
%
台灣企業
認為AI最大挑戰
是數據不足或品質不佳
最接地氣的
「AI落地實戰攻略」來了!
9種常見卡關情境,你中了幾個?(可複選)
9大問題
主管不支持
不知道怎麼找命題
數據不夠或太多
數據處理不精準
Open Dataset不會用
模型總是學不好
數據Feature抓不準
因為個資隱私問題而卡關
AI專案卡關,但找不出原因
AI落地實戰攻略
The Guide Book of AI/ML Ops
這是一本能和實際商業運作接軌,接地氣的AI/ML Ops實戰手冊。在系列文章裡,我們會談到如何從零到一讓AI落地,少走一點冤枉路。
若水AI數據服務團隊彙整過去一年,超過上百個AI專案的數據處理know-how,與AI業界專家合作,推出全新系列內容:與ML、AI Ops有關的實用文,分享每一天如何持續營運、優化AI架構以及數據處理的基本功。
3大主題 解決AI落地痛點
AI專案不卡關
管理者,你需要知道這些AI解方
閱讀攻略
AI數據Know-how
高效提升標註品質,降低溝通成本
閱讀攻略
模型精準訓練
看完這些,PM和RD不再雞同鴨講!
閱讀攻略
主題1: AI專案如何落地?
AI專案一直卡關,為什麼?
閱讀全文
訓練AI模型,需要多少數據?
閱讀全文
數據特徵和演算法,怎麼選才好?
閱讀全文
從數據處理,看見台灣AI產業發展趨勢
閱讀全文
主題2:AI數據 know-how
如何處理複雜的數據標註或判斷?
閱讀全文
建立數據文化,提升AI成功機率
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如何以終為始,做出精準數據標註?
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主題3:模型精準訓練
AI落地命題怎麼找?
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當AI模型表現不好,該從哪裡找問題?
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AI模型到底學對、學錯,怎麼知道?
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精準AI數據,怎麼產生?
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三招助你消除人工智慧的傲慢與偏見
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