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【人工智慧學校】2019/11/22 AI 與特徵工程：PM觀點（彭其捷）
本文件讨论了特征工程在人工智能项目中的重要性，强调了项目经理和技术人员在处理创意特征和技术特征方面的不同角色。作者指出，通过与领域专家的合作，可以优化特征选择，从而提高模型的预测准确度。文中还提供了针对空气污染预测的特征选择策略和相关实验结果。
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【人工智慧學校】2019/11/22 AI 與特徵工程：PM觀點（彭其捷）
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- 5. QuestionABOUT ME 關於我PM 在AI 專案/特徵⼯工 程的⾓角⾊色？ 5
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- 8. 相關教學 / 演講/ 經歷 !8
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- 34. 34 PM 2.5 O3 NO2 PM10 風速 雨量量 風向 氣壓 時間因素 逐步優化：(1)歷史紀錄 (2) 近期空污 (3) 未來來氣象條件 過去10年年的空 污歷史紀錄， 像是歷史上的 今天，現在時 間等等 過去 12 ⼩小時 空氣污染 （t-12 , t-11 …. t -1） 未來來6⼩小時 (1) 氣象條件（雨量量、溫度、氣壓、風向、風速） (2) 時間因素（季節、星期幾、時間絕對值 ex. 每天 03:00） 歷史表現 本測站過去歷史紀 錄表現 特徵⼯工程
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- 37. 引入領域專家知識：幫助優化特徵 AI V1：線性迴歸 前 30⼩小時 PM2.5 變化 前 13 ⼩小時 & 未 來來 12 ⼩小時之 天氣變化 交通⾞車車流之上下 班時間 Final ⽅方法 空氣品 質專家 氣象 專家 環境 專家 特徵⼯工程 最終：新增了了 51 個特徵，預測準確度⼤大幅提升
- 38. QuestionABOUT ME 關於我PM 在AI 專案/特徵⼯工 程的⾓角⾊色？ 38
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- 40. !40 彭其捷 foxfirejack@gmail.com 讓 PM，成為你 的 AI好夥伴 AI ⾼高⼿手 PM 技術特徵 創意特徵