雖說目前人們可以透過AI或是數據分析比較精準掌握用戶的行為，但是，人們最在意的結果通常是最難被預測和推論的，因為人們可能會在不同設備上多次查看某件商品，可能會將商品從購物車移除後再重新加入，可能在猶豫了好一陣子後還是放棄購買，這些複雜的動機與行動都是單一機制難以去預測和推論的。
機器學習可以快速處理大量數據，幫助企業更有效地向顧客提出建議，但是在訓練模型和實務應用上也有許多該注意的地方，否則模型的建議很有可能無法滿足最終的業務目標，這些挑戰與機會是什麼？請Appier首席機器學習科學家林守德博士來為大家解答~
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