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AI數據處理
實戰攻略
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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?
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?
企業的AI專案卡關,通常是這四個原因!
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工程師要訓練AI模型,準備多少學習數據才夠?
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AI模型訓練,如何選出正確的演算法和數據特徵?
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台灣AI蓬勃發展那一年,若水看見的產業趨勢是?
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主題2:AI數據 know-how
AI專案千百種,怎麼標註數據最有效?試試這四招!
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業界經驗分享:AI專案要成功,不可缺乏三個關鍵要素!
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AI數據標註的品質為何重要?業界客戶教我們的事
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主題3:模型精準訓練
想導入AI,然後呢?四大心法,助企業找對商業命題
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AI機器學習成效不好,原來是這些環節出了問題
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如何知道AI模型訓練的成果好壞?你需要標註兼判斷系統
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三種情境的業界案例,帶你看數據標註如何見招拆招
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企業如何提前佈局,避免AI人工智慧的歧視和誤判?
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