MIC AISP

前言

數據質量不一致是當前多數企業在導入AI時碰到的首要難題，數據整合是讓企業數據資產活化的第一步，擁有質量兼具的數據條件是建立有效AI模型的大前提，如此才能有效地匯集數據、訓練模型及部署，避免導入AI技術時，功敗垂成。

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推薦報告

以上研究報告資料係經由MIC內部整理分析所得，並對外公告之研究成果，由於產業倍速變動、資訊的不完整，及其他不確定之因素，並不保證上述報告於未來仍維持正確與完整，引用時請注意發佈日期，及立論之假設或當時情境，如有修正、調整之必要，MIC將於日後研究報告中說明。敬請參考MIC網站公告之最新結果。

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