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 標準答案 學生答案
配分:[10.00]
得分:
1.

美國銀行(U.S. Bank)利用機器學習分析甚麼資料來提升其客戶個人化服務?

  1. 行員資料
  2. 他行資料
  3. 客戶資料
 
配分:[10.00]
得分:
2.

任何公司採用機器學習時,可參考的服務改善內容包含?

  1. 客服聊天機器人
  2. 詐欺預測
  3. ERP(企業資源規劃)庫存規劃
  4. 運輸入境規劃
  5. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
3.

預測性維護對於定期維護有何影響?

  1. 維修成本降低
  2. 維護成本降低
  3. 故障率降低
  4. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
4.

若公司營運想做好機器學習(Machine Learning),應該將資料科學和機器學習推廣進入公司那些部門?

  1. 業務部
  2. 人力資源部
  3. 資訊部
  4. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
5.

機器學習(Machine Learning)應用有助於公司?

  1. 減輕財務工作負擔
  2. 預測分析
  3. 提升生產力
  4. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
6.

機器學習(Machine Learning)已可實際運用在那些產業工作上?

  1. 評估銀行信貸額度
  2. 預測員工離職時間
  3. 預測性維修
  4. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
7.

推動機器學習的前提是要讓公司的何種人了解AI的重要性?

  1. 董事長
  2. 總經理
  3. 資訊長
  4. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
8.

美國軟體公司Adobe透過甚麼技術來回應現場員工的IT支援要求?

  1. 無人機
  2. 聊天機器人
  3. 自駕車
  4. 攝影機
 
配分:[10.00]
得分:
9.

全世界最大的人力資源顧問公司Mercer(美世諮詢)建立的Mercer Data Connector平台,以提升薪資福利調查作業效率,主要是應用何技術?

  1. 人工智慧
  2. 機器學習
  3. 以上皆是
 
配分:[10.00]
得分:
10.

零售業時常用甚麼來預測庫存補充需求及採購項目訂單?

  1. 資料科學
  2. 生物學
  3. 物理學
  4. 生命科學
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