AI應用規劃師
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一、 監督式學習模型：給你標準答案，讓你去預測！
監督式學習模型的核心在於從帶有標記（標準答案）的數據中，學習輸入特徵與輸出標籤之間的映射關係。我們主要將這些模型分為分類（預測離散類別）和迴歸（預測連續數值）兩大類。
1. 迴歸模型（Regression Models）：預測連續數值
迴歸
嗨，我是 Vicky。今天想跟你分享兩件最近讓我非常感動的事情。寫下來的時候，心裡會想：「哇…原來我真的做到了。」
我們已經討論了 AI 實現架構中最堅實的「技術底層」和最複雜的「開發應用」中層。現在，我們要來談談最能創造商業價值、最貼近客戶的「實際運用」層！
在 AI 的整個生命週期中，「實際運用 (Actual Utilization)」就是那座智慧大樓的頂層服務大廳，是我們將所有技術、模型、數據投入應用，
如果說「技術底層」是地基與材料，「開發應用」就是真正建造智慧大樓的中堅力量！
在更大的 AI 實現架構脈絡下，我將把「開發應用」這個階段拆解為三個核心循環：模型選擇與設計、訓練與優化、部署與持續維運（MLOps）。
🚀 拆解 AI 實現架構的「開發應用」中層：三大關鍵階段
第一階段：模型選擇
要成為一名頂尖的AI規劃師，絕不能只停留在應用工具的層次，我們必須徹底掌握支撐整個AI系統的「技術底層」！
當我們談論「AI實現架構」這個宏大的概念時，技術底層就好比一座摩天大樓最深、最堅實的基樁與地基。如果地基不穩，上層再華麗的應用（如ChatGPT或自動駕駛）都會崩塌。
AI的技術底層不單單
哇，同學們好！今天我們要深入探討一個超級實用、充滿挑戰與機遇的領域：人工智慧在製造業的應用！
製造業是經濟的骨幹，AI在這裡的應用不再是未來式，而是現在進行式。從提升產品良率、預測設備故障，到優化複雜的生產排程，AI正擔任起「智慧工廠總規劃師」的角色。
在我們廣泛的AI主要應用領域中，製造業的應
🔥 課程焦點：高維度資料的分類大師—支援向量機（SVM）徹底拆解！
今天我們要來認識一位在機器學習分類界，地位崇高、實力強悍的頂尖高手——支援向量機（Support Vector Machine, SVM）！
SVM 可不是一個普通的模型，它專注於尋找最完美的「決策邊界」，即便在資料錯綜複雜、
我們現在要探討的，是人工智慧在金融領域（Finance）這個高速、高風險且高報酬產業中的應用！金融業是AI技術最早期、也是最積極的應用者之一，因為AI具備的預測型能力和實時數據分析能力，完美契合金融機構對於效率提升、風險控管和抓住投資機會的核心需求。
在AI的「主要應用領域」藍圖中，金融業應用著重
問題 1 (中級)
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題目: 在金融詐欺偵測模型專案中，開發團隊需要評估某用戶在過去24小時內的交易行為是否存在異常。為了更有效地捕捉用戶行為的「波動性」，而非僅是平均值，下列哪一個統計量作為特徵工程的輸入，最能幫助模型判斷其交易行為的
我們現在要探討的，是所有AI專案的靈魂基礎——統計學概念！在「資料處理與分析概念」這個宏大背景下，如果數據是AI的燃料，那麼統計學就是我們駕馭數據、萃取洞見的指南針！
在iPAS的職能基準中，我們強調AI應用規劃師必須具備堅實的統計學基礎。這是因為無論是資料清洗、特徵工程，還是選擇最合適的模型，都
