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一個AI專案的成敗跟委託廠商所訂的專案題目有決定性的關聯,做出一個有參考價值的AI預測模型不難,難的是訂一個好題目。
 打個比方,古時候預測天氣只能從當下發生的現象來預測,站在原地看已經下兩天雨就預測明天還會再下雨。如今各種遙測技術發達,預測天氣是採集遠處各地數據建立大氣模型來預測明天會不會下雨。如果預測天氣還看「月暈而風,礎潤而雨」,其結果可想而知。
 古時候預測股市只能從當下市場交易的數據來預測,從市場看已經下跌兩天就預測明天還會再下跌。如今各種大數據技術發達,預測股市是採集跨領域各種數據建立AI模型來預測明天會不會下跌。如果專案題目仍是要求從當下市場交易的指數來做預測,其結果可想而知。
 古時候預測生產線機台保養時機只能從機台下載的log檔來預測,從log看誤差即將超過6標準差就排預防性保養。如今各種大數據技術發達,預測保養時機是採集廠內外與上下游各種數據建立AI模型來預測保養時機。如果專案題目仍是要求從下載的log檔來做預測,其結果可想而知。

圖片來源:中央氣象局風場預報圖

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