Decision workflow
從看見數據，到採取行動
模型不是終點。每一步都要回到決策問題、工程限制與可衡量的風險。
- 觀測資料發生了什麼？
- 診斷是否偏離正常？
- 預測接下來可能發生什麼？
- 最佳化在限制下應怎麼選？
- 衡量效益與不確定性是什麼？
和簡單基準比較
依時間順序驗證
顯示預測區間
公開假設與限制
保留工程師覆核
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你的資料，真的適合做 AI 嗎？
先從完整性、頻率、標籤、工況與決策流程開始，不急著選模型。