器學習（Machine Learning，又稱 ML）在產業中的多種應用方式得了極大的關注。本文將介紹什麼是機器學習、4 大機器學習演算法介紹、常見產業應用以及機器學習工程師等相關職缺。 文章大綱 一、什麼是機器學

定律使資料中心以更低成本達成更強大的運算能力，讓用戶可以從世界上任何角落存取資料和應用程式，也加速了大數據分析、機器學習和網路應用的發展。 人工智慧革命： 摩爾定律使 AI 演算法

科學用數據幫助你決策 三、企業應自行建置還是購買 AI 招募系統？優缺點總解析 一、AI 招募的基礎應用：機器學習自動化流程 AI 招募的核心基礎應用在於 機器學習（Machine Learning） ，也就是讓電腦能夠從數據

機器學習操作 (Machine Learning Operations) 的縮寫，是一種將 DevOps 概念應用於機器學習系統的學科，目的在簡化將機器學習模型投入生產環境、監控和維護它們的過程，它結合了機器學習（ML）、軟體/資料工程和 DevOps ，讓機器學

教授，從基礎的神經網路到深度生成模型，很全面地涵蓋了理論到實際應用，如果你是想進入 AI 機器學習、深度學習領域，這本書可以讓你獲得系統化的深度學習知識，了解深度學習、傳統機器學習

人工智慧（AI）的發展演進中，機器學習是經常被提及的數據演算法，而提到機器學習，就不能不接著提到「深度學習」。究竟深度學習是什麼？與機器學習的差異在哪？又可以應用在哪些功能領域上？本文

評估自身資源、規模與需求，以確保實現最佳效益。 而在 下一篇 ，Cake 將深入探討 AI 招募的基礎與進階應用，從機器學習與訓練模型的原理，到數據分析的實務應用，並分析企業應如何選擇建置或採購

與我們分享他先後在 Carousell（旋轉拍賣）、Mercari 的不同學習，以及遠端管理團隊的 mind-set！ Podcast 各節摘要 01:45 工程應用在電商領域中有什麼特色？ 05:15 機器學習（Machine Learning）在電商中的應用 07:00 C2C 平台重視的功能 09:45

人工智慧第三波浪潮來襲 - 一窺 AI 的全球發展現況 「AI」(Artificial Intelligence，人工智慧)、「ML」(Machine Learning，機器學習)，相信大家都對這兩個詞彙不陌生，尤其在近 10 年 AI、ML 被積極地應用於各大產業及領域上，如工業 4.0、交通、能

自動執行日常商業流程中的重複性任務和操作，以節省時間和降低錯誤。RPA 軟體通常需要搭配 AI 應用中的機器學習和自然語言處理等技術來進行協作。 AI 興起帶動 機器人 與 自動化 市場 今年興