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

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......

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

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投入AI的台灣企業

有成功的AI專案

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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

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

AI數據Know-how

高效提升標註品質,降低溝通成本

模型精準訓練

看完這些,PM和RD不再雞同鴨講!

主題1: AI專案如何落地?

AI專案一直卡關,為什麼?

訓練AI模型,需要多少數據?

數據特徵和演算法,怎麼選才好?

從數據處理,看見台灣AI產業發展趨勢

主題2:AI數據 know-how

如何處理複雜的數據標註或判斷?

建立數據文化,提升AI成功機率

如何以終為始,做出精準數據標註?

主題3:模型精準訓練

AI落地命題怎麼找?

當AI模型表現不好,該從哪裡找問題?

AI模型到底學對、學錯,怎麼知道?

精準AI數據,怎麼產生?

三招助你消除人工智慧的傲慢與偏見

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