AI與機器學習提升分析能力

目錄

• 導讀：七分鐘工作坊
• 什麼是人工智慧和機器學習？
  • 人工智慧的定義
  • 機器學習的定義
• AI和ML對企業有何幫助？
  • 加速業務流程
  • 提升準確度與預測能力
• 何時應考慮導入AI和ML技術？
  • 結構化與非結構化數據問題
  • 專案成功的關鍵因素
• AI和ML專案可能面臨的挑戰
  • 問題定義的清晰性
  • 數據品質問題
  • 自行開發的挑戰

導讀：七分鐘工作坊

歡迎大家回到七分鐘工作坊！如果您是第一次參加我們的系列活動，我們將與專家進行交流，分解影響您的業務的複雜主題，並在短短七分鐘內完成。這個月的主題是分析，今天我們將進一步探討人工智慧和機器學習如何增強您的分析能力。

什麼是人工智慧和機器學習？

人工智慧的定義

人工智慧簡單來說是一套使計算機表現出智能行為的工具集。這是對該問題最簡單的解釋。

機器學習的定義

機器學習目前是AI工具箱中最受歡迎的工具之一。它是一種軟件，通過學習精確的數據輸入和輸出之間的映射來執行操作。

AI和ML對企業有何幫助？

加速業務流程

這些技術不是新的，它們已經存在了一段時間。但現在世界正在創建大量的數據，並且有足夠的處理能力來處理所有這些數據。這些技術在商業世界中有著各種應用。

提升準確度與預測能力

AI和ML已經在商業世界中發揮了重要作用。從自動駕駛卡車到信用卡詐騙檢測，這些技術為企業提供了巨大價值。

何時應考慮導入AI和ML技術？

結構化與非結構化數據問題

當您嘗試解決涉及結構化和非結構化數據的問題時，AI和ML技術會變得非常重要。

專案成功的關鍵因素

對於AI和ML專案的成功，需要對解決的問題有很好的理解，以及足夠大的數據集和對工具的深入了解。

AI和ML專案可能面臨的挑戰

問題定義的清晰性

準確定義您要解決的問題至關重要。這需要清楚的輸入和輸出定義。

數據品質問題

AI和ML需要高質量的數據才能發揮作用。您可能需要清理數據，解決不一致或不完整的問題。

自行開發的挑戰

對於專案的成功，需要對問題有很好的理解，足夠大的數據集，以及對工具的深入了解。