付費限定iPAS-初級AI應用規劃師-資料整理與分析流程
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iPAS-初級AI應用規劃師-資料整理與分析流程

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘


訓練AI模型的資料整理與分析流程定義如下:

資料前處理:

取得可使用資料後,開發團隊需進行初步的資料探索,在瞭解資料集可能存在的數據品質問題後,進行資料前處理,包含剔除雜訊資料與極端值、資料正規化、遺漏值處理等,將原始資料轉換為可以作為訓練模型的資料。大部分 AI 訓練的資料前處理作業包含資料標記 (Data Labeling)及資料清理(Data Cleaning),需耗費一定時間與人力確保資料品質和相關性,低品質、結構混亂或不相關的資料會降低模型的效能。


切分資料集:

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面對AI科技發展日新月異,經濟部於2025年推出「AI應用規劃師」產業人才能力鑑定(iPAS),由經濟部核發能力鑑定證書
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