行動貝果 MoBagel Inc. 的沙龍
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精選內容
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。
行動貝果（MoBagel）共同創辦人暨營運長王易如在 SparkLabs Taipei Demo Day 分享 MoBagel 最新成果，不僅在台灣市場扎根，擁有製造、零售、金融及電信產業客戶，以自動化機器學習 (AutoML) 技術協助客戶精準預測
擁有者
MoBagel是一群由頂尖資料科學家、工程師、產品專案管理師組成的專業團隊，我們的團員來自各地名校，史丹佛、柏克萊、牛津、台灣大學等，我們自詡肩負著將資料科學普及化的使命，想將看似遙不可及的機器學習及資料科學技術帶入企業日常工作的範疇。官方網站👉🏼https://mobagel.com/tw/