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title: 動到落地產業 AI 化無可逃避的資料治理與 MLOps
tags: ['20201017']

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# 動到落地產業 AI 化無可逃避的資料治理與 MLOps
###### tags: `20201017`

許懷中
逢甲大學資工系 / 助理教授

## 所謂的預測
預測是希望未來的趨勢
機器學習是尋找關聯性，然後其實是相信「歷史會重演」，機器學習是從過去這些資料找「歷史的重演」

## 從零開始一個AI專案
專案的目標常受到資料的限制，因為沒有資料
資料很髒，所以需要做清理

### 決定專案目標會遇到的問題
專案的目標與AI可以做的事情，可能不一樣

公司有資料，有使用資料的習慣
便可以很快的導入AI化

### 資料的問題
你真的有資料嗎?
資料清理需要花時間，在專案剛開始的時候，有80%的時間在清理資料

## 資料治理 DATA GOVERNANCE
機器學習是找出資料與標籤的關係

機器學習可以做到的事情，是從很多資料之間做到尋找特徵與特徵之間的相關性

## MLOPS
希望Machine Learning -> software development -> operation 全面的自動化






