人工智慧物聯網AIOT文章分享

人工智慧物聯網AIOT-055

先知科技總經理 高季安

March 13, 2025

在上一篇文章中，我們探討了人工智慧（AI）模型的數據處理層，像是特徵萃取、標準化、關聯層與參數縮減層，這些技術就像是 AI 的「暖身運動」，讓數據變得更乾淨、更有意義，以利神經網路有效學習。但 AI 的旅程並不只停留在數據處理，如何把這些數據餵給 AI，讓它能夠進行建模、學習、最後應用到實際場景中，才是關鍵！

所以，在這一篇文章中，我們將以數據 AI（Data-Driven AI） 為例，完整介紹 AI 如何從「資料蒐集 → 模型建構 → 訓練與優化 → 最終應用」，這一連串的流程，並說明不同應用場景下，AI 如何選擇合適的模型架構，發揮最大效益。

舉例來說，如果 AI 要預測股市走勢，那它需要的是時間序列數據，並結合機器學習的回歸模型或深度學習 LSTM 來分析歷史趨勢；但如果是智慧製造中的良率預測，那 AI 可能需要工業感測數據，並運用決策樹或類神經網路來預測生產線的異常點。不同應用場景下的 AI 方法都不一樣，而這一切的關鍵，都是來自於對數據的理解與建模的選擇。

接下來，讓我們一步步拆解 AI 在數據 AI 領域的完整學習旅程！

一、人工智慧的建立與應用流程：從資料蒐集到智慧決策：

在前面的文章中，我們已經介紹了人工智慧如何透過神經網路來學習，並探討了數據處理層對 AI 模型的影響。這次，我們將來聊聊數據分析 AI 如何從零開始建立，並一步步進入應用場景。這不只是理論上的「AI 是如何運作」，更是 AI 如何被導入產業，真正發揮價值 的實戰解析。

我們可以把 AI 的數據分析流程想像成培養一位優秀的運動員，這個運動員不但要吸收訓練（數據蒐集），還要學會精準的比賽技巧（模型訓練），最後甚至能夠在實際賽場中發揮實力（AI 應用）。而這個過程大致可以分為 五個主要步驟：
1. 數據蒐集與數位化（IoT + 資料中台）
2. 數據清理與前處理
3. 模型訓練與驗證
4. 即時推理與應用
5. 模型優化與持續學習

圖1.從數據處理到神經網路的建構

現在，就讓我們從 數據蒐集開始，一步步拆解 AI 的完整學習旅程！🚀

  1. 數據蒐集與數位化（IoT + 資料中台）

    沒數據，就沒有 AI！這是數據 AI 的基本原則。AI 需要數據來學習，而這些數據來自於感測器（IoT）、監控系統、企業管理平台、設備資料庫等不同來源。

    1. 物聯網（IoT）：負責感測與數據擷取
    2. 資料數據中台：負責整合不同系統數據，成為 AI 的資料來源
    3. 重點：數據的「質量」比「數量」更重要。
  2. 數據清理與前處理

    AI 學習前，必須先把數據整理乾淨！

    1. 數據標準化（Normalization）：統一數據尺度，如溫度轉換為攝氏。
    2. 特徵工程（Feature Engineering）：提取有用資訊，刪除無關變數。
    3. 資料補值（Imputation）：透過統計方法填補遺漏值，如平均值填補。
    4. 重點：數據處理完整，AI 訓練效果更好。
  3. 模型訓練與驗證

    現在，AI 開始學習了！

    1. 監督式學習（Supervised Learning）：學習帶標籤數據，如產品良率預測。
    2. 非監督式學習（Unsupervised Learning）：自動找出數據規律，如顧客分群。
    3. 模型驗證（Validation & Test）：避免過度擬合，確保 AI 在真實環境中有效。
    4. 適合不同應用的 AI 模型：
      1. 圖像 AI → CNN（卷積神經網路）
      2. 時間序列預測 → LSTM 或 RNN
      3. 分類預測 → 決策樹（Decision Tree）或隨機森林（Random Forest）
  4. 即時推理與應用

    AI 訓練完畢，現在可以實際應用了！

    1. 邊緣運算（Edge AI）：讓 AI 在設備端運行，減少延遲。
    2. 雲端 API 部署：讓企業系統即時存取 AI 預測結果。
    3. 線上即時預測結果取得與部署。
    4. 預測值可信度確認、風險降低與排除機制。
  5. 模型優化與持續學習

    AI 不是學一次就結束，它需要不斷學習！

    1. 遷移學習（Transfer Learning）：已有模型可透過小幅調整適應新數據。
    2. 自適應學習（Adaptive Learning）：AI 自動修正參數，保持最佳效能。
    3. 調整機台參數：以物聯網技術進行機台與現場調整。

從數據蒐集、前處理、模型訓練、即時應用到持續優化，這是一個完整的 AI 建立與應用流程。透過這些技術，AI 不再只是實驗室裡的技術，而是能夠改變產業、提升效率，甚至讓我們的生活更加便利。

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