導入人工智慧的五項組織挑戰 — 動態環境
✨文章精華:
- 動態環境的挑戰
- 策略1:資料漂移(Data drift)的監控和偵測
- 策略2:結合AI開發和運營(MLOps)
本文延續之前康斯坦丁·霍普夫博士等人的研究,該研究談及了〈人工智慧的組織導入:工藝與機械工作〉(Organizational Implementation of AI: Craft and Mechanical Work)中提出的五項組織挑戰。本文專注於這些挑戰中的第五項,即「動態環境」。
作者:羅凱揚(台科大企管博士)、黃揚博(政大企管碩士、識商創辦人)
資料來源:Hopf, K., Müller, O., Shollo, A., & Thiess, T. (2023). Organizational Implementation of AI: Craft and Mechanical Work. California Management Review, 66(1), 23–47. https://doi-org.ezproxy.lib.ntust.edu.tw/10.1177/00081256231197445
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◆ 學習從不同的行銷情境,了解如何用科學的方式建立嚴謹的研究流程,打造客觀且高效率的決策方式
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👉 智慧製程資料處理面
. 面對分秒產生的大量製程資料、遺漏值,如何去蕪存菁
. 面對製程參數監控、節能調整、關鍵變數挑選
. 製程資料的時間序列處理
. 製程資料的關聯式資料操作
👉智慧製程視覺互動面
. 以統計方法檢測可能被忽略的異常狀況
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👉 工業人工智慧應用案例
. 從全球前 10 大之一的智慧製程資料中,帶您了解工業人工智慧實戰應用,並學習工業製程中時常遇到的問題與解決方法
👉 Python工業人工智慧 0–1 基礎起手式
. 以工業人工智慧的角度,學習扎實的 Python 實戰基礎,為本課程後續智慧製程資料處理面與視覺互動面實戰打下良好的基礎
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👉 初步認識 — 2D 動態圖像設計
. 透過實際案例,手把手帶您完成人生的第一支 2D 動畫!
. 認識 2D 動畫專案製作的基本流程
👉前期準備 — 分鏡發想與提案
. 「設計需求單」了解客戶需求避免一改再改
. 了解資料蒐集與發想脈絡,未來面對各領域專案都難不倒
👉 設計插畫及動畫 — Illustrator & After Effects 的操作及實戰
. 從 Illustrator 基本操作實作扁平風格向量插畫
. 了解 Illustrator 與 After Effects 軟體之間的銜接
【 Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略】新課上架,千萬別錯過!
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- 將熱賣商品按照利潤大小排序形成推薦名單,得到最大獲利
- 透過機器學習分析找出商品搭配,利用 AI 自動化的方式快速進行配對
- 以購物籃分析角度重新定義搭售組合
- 結合財務指標建立產品組合推薦名單
- 透過視覺化結合財務面分析讓人一目瞭然
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◆ 購物籃分析資料前處理:利用 Power Query 進行資料前處理,將資料轉換成購物籃分析格式,以利後續找出潛在顧客購物籃中的熱門產品。
◆ 產品搭售方法解析:運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI),從銷售資料中找出可能的產品搭售。
◆ 財務指標分析:運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI),從財務價值觀點,找到具獲利效益的產品搭售及產品搭售的建議售價。
◆ 應用於自我商城經營:把購物籃分析結果應用於電商平台中,帶領您優化自我商城經營,達到提升營業額的目標。
【Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略】
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👉 技術面:網路爬蟲學習
◆ 爬蟲技術基礎至實戰教學,建構爬蟲能力,強化爬蟲技巧。
◆ 實戰全台最大輿情平台爬蟲,結合財務指標,蒐羅消費者與市場銷售資料。
👉 應用面:顧客樣貌與財務價值分析
◆ 帶您從消費者角度出發,找出消費者在意的重點關鍵字
◆ 以機器學習模型,進行顧客分群,找出重點顧客
◆ 從顧客樣貌分析角度出發,檢視市場上不同區隔的消費者行為與樣貌
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