AutoML
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COVID-19 防疫期間，突顯企業數位轉型的重要性。因應智慧轉型浪潮，中華電信與行動貝果（MoBagel）攜手舉辦「智慧轉型‧AI 數據分析創造商機最大化」線上研討會，與企業夥伴分享 AI 基礎知識、自動化機器學習知識，以及 AI 數據分析的商業應用案例。
以電信公司離網分析 (churn rate)預測為例
既有手動資料分析的挑戰：
電信公司與上千萬個客戶簽約，因此顧客資料量龐大，難以分析
需有專業人員進行複雜的數據建模，導致人力、時間、工具成本昂貴，無法彈性擴展應用
新進人員需要時間訓練，無法快速上手
分析目的：
使用過
在這人人朗朗上口人工智慧(AI)與機器學習(Machine Learning/ML)的時代，究竟什麼才是讓企業突破重圍正確使用數據，並領先同行？先讓我們來好好釐清這兩者的關係：
人工智慧與機器學習的差異?
許多人時常把人工智慧與機器學習這兩個詞交換使用，不過在大數據的世界裡，AI有著更廣的意義。
