2025.07.03
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大數據的大問題：運用AI進行風險管理
近年隨著像是Wolfram Language般能使用機器學習能力的工具增多與瞭解機器學習演算法內部細節的重要性降低，瞭解如何適當應用機器學習的重要性也隨之上升。
本講座的目的是探討使用者在進行資料驅動決策時需要考慮的問題，包含的主題有何時適合機器學習、偏差來源、模型的驗證與可解釋性及決策標準，並用Wolfram Language 其內建的機器學習函數、符號計算能力與即時資料視覺化工具，幫助使用者建立模型、分析誤差、模擬風險場景，並將其統整成報告。講座中也強調 Mathematica 如何協助企業建立透明、可追溯的 AI 決策流程，符合日益嚴格的監管要求。對於希望在創新與合規之間取得平衡的開發者與決策者而言，Mathematica 是一套不可或缺的工具。
來源：Big Problems with Big Data: Managing Risks in AI
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