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破除流程機器人 RPA 迷思 為何 AutoML 才是企業增產關鍵?

RPA 並不是預測未來的技術,但是會串連並收集企業資料,可以後續與自動化機器學習 (AutoML) 完美結合。在產業快速轉變時代,企業高階主管必須思考如何利用自動化數據科技如 RPA 與 AutoML 將企業成功轉型,優化企業與人員效率,得到更高的市場競爭力。
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如何運用 AI 數據分析來創造出實際的商業價值?

知道以下生活情境都與機器學(ML)有關嗎?(1)Gmail 為你過濾垃圾郵件、(2) Netflix 推薦你可能喜歡的影集、(3) 透過 Google Maps 規劃最適合的交通路線。究竟與我們日常息息相關的 #機器學習,是「如何」學習、又有哪幾種學習方式呢?
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員工離職 AI 分析流程五步驟大公開

每個員工離職對於公司來說都是非常大的損失,不僅浪費時間與金錢,降低團隊士氣,進而影響了整體營收。即使是降低了 1% 的離職率,也能使規模 3 萬人的公司每年節省約 3 千 3 百萬美元的浪費。降低離職率最有效率且不增加人力成本的方式,便是在招募期間以量化的數據科學 (data science) 方式來預測每位面試者的離職機率,進行履歷的快速篩選。透過本文,將暸解兩種離職預測建模的方法。