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【智慧製造系列：預測性維護】導入篇
用 AI 預測設備年限 👉 https://bit.ly/3eZI46j
本系列文的第二篇，按部就班帶您從：
資料探索 ➡ 特徵工程 ➡ 機器學習方法論
➡ 建立 AI 模型 ➡ 評估並調整模型
.
離準確評估設備年限、
預測潛在故障機率已經不遠啦🤩
一起讀讀吧👉 https://bit.ly/3eZI46j
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沒聽過預測性維護的朋友 👉 https://bit.ly/3tIfaf4
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在家防疫
小孩都在家，
真的要找一些事情給他們做 ，
不然他們會一直想要搗蛋。
翻出之前去環島在河邊撿的石頭，
教他們分類排整齊，
由大到小，
由淺色到深色。
然後我是客戶
到他們的商店買石頭，
說出石頭特徵
「老闆，我要純白色中的圓圓石頭。」
馬鈴薯馬上找出那顆給我。
「老闆，我要大大長長咖啡色石頭。」
蜜地瓜馬上拿給我。
如果在家裡想訓練孩子分類收納，
透過遊戲的方式真的很容易，
也可以趁收衣服的時候，
挑戰孩子在收下的衣服山裡面，
最快找出自己的衣服，
然後依照類別分類，
內褲、襪子、上衣、褲子
跟媽媽一起練習折衣服。
利用和孩子在家長時間相處的機會，
教他們分類整理斷捨離，
是很不錯的方式唷♡
#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
決策樹模型不只可以做分類也可以做回歸，
分類就是樹模型的每個葉子節點代表一個類別。
⠀⠀
分類過程有以下三步驟：
⠀⠀
1、特徵選擇
從訓練數據中眾多特徵中，
選擇一個「特徵」，作為節點的分裂標準。
⠀⠀
2、決策樹生長
依據選擇的特徵評估標準，
從上至下的生成子節點，
直到數據集不可分類，則決策樹停止生長。
⠀⠀
3、剪枝
由於決策樹容易過擬合，
一般需要剪枝，縮小樹結構的規模，來緩解過擬合。
⠀⠀
深入了解更多分類過程👇
https://blog.tibame.com/?p=18235
⠀⠀
#AI60問 #決策樹 #分類過程
由TibaMe彙整
【AI／資料科學不可不知的60道問題】
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1.各行業設計皆需透過電腦輔助設計使產品更加精確與創新。
2.可培養第二專長者，對就業有極大的助益。
備註：上課即時錄製教學，並於課後提供學員線上數位學習。
上課時數：每堂3小時共計20堂授課，共60小時
授課：吳老師(元智大學助理教授)
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開課時間：每堂3小時 共計10堂課 30小時 原價6500元 特價3000元
網頁設計丙級 課程大綱
堂數 課程摘要 課程試題
第1堂 基本認識 課程介紹與解題方式
第2堂 第一類、校園社團介紹網 960301
960306
第3堂 第二類、運動廣場連結網 960302
960307
第4堂 第三類、國家公園介紹網 960303
960308
第5堂 第四類、網路行銷購物網 960304
960309
第6堂 第五類、電子相簿旅遊網 960305
960310
第7堂 測驗 模擬考
凡購買自開課程皆可回班影音復習並贈送30~108小時回班線上影音課程（１００種科目）依類別分類
湜憶電腦 國際電腦證照專業考場，原場地考試發照。
公司地址：台北市民權西路79號8樓之3(民權西路站正對面)
(T)02-25868980/02-25868976(F)02-25868981
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