常見問題

關於需要蒐集多少筆數據以及準確度能達到多高，這部分在事前通常很難給予非常準確的答案，通常也是 case by case 去粗略評估。 一般來說，越複雜越難的 AI 應用所需要給模型學習的數據就越多且資料的品質(影像是否模糊、聲音是否清晰等)亦會影響 AI 學習的效率。 因此，我們會依據過往雷同的AI應用案例給予客戶作為蒐集數據多寡以及準確度之參考，包含要蒐集多少筆數據、多少不同種類的欄位以及當時所做出來的準確度是多少。又或者會請客戶事前提供範例數據集讓核果工程人員可以先試跑看看，以利核果更了解數據的情況，進而給出需要蒐集多少筆數據以及準確度是多少等較明確的數值。

這部分要看導入的模型難易度、規模、開發內容等而定，如果預算較有限的情況下，核果也能談不同面向的商業合作，又或者政府每年都有不少鼓勵導入創新科技的補助，也能讓業主在預算有限的情況下導入 AI 應用。

建議先填寫「AI解決方案諮詢」，以利我們更了解貴公司目前的情況。

市面上的確有不少 AI 套裝軟體可以將數據整理成固定的格式，其軟體將會自動學習做 AI 建模，並協助業者快速上線部屬。 但有鑑於該類的軟體通常是一套軟體通吃多個產業以及應用場景，所以 AI 模型的表現往往無法優化到最佳，建議針對不同情況去客製化 AI 模型，才能將預測效率、準確度等拉到最高。

基本上只要企業有數位化的數據，都能跟 AI 人工智慧搭上關係並產生應用，且不少專家指出，未來 AI 科技將如同網路、電腦一樣，普及在各領域和各大企業當中。

導入 AI 是一個過程，由於 AI 在實際的導入過程中受限於當時的資料量、資料品質、硬體等因素，往往無法一次到位，通常會是先建立一版 AI 模型，未來不斷持續優化該模型的表現。 這也是一家企業如果願意越早導入 AI ，其競爭門檻將會超過同業的理由之一。