當企業根據機器學習的預測執行了多次結構化的 AB 測試，卻得到負面結果時，就必須重新集結並再思考策略。以下哪一項在這種情況下「不是」正確的做法？
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機器學習廣泛應用於各行各業。若運用得當，能從根本提升業務成果。本章將說明機器學習的應用情境、相關職務角色，以及它們如何對應到資料需求金字塔。
本章概覽不同的機器學習類型。我們將比較因果與預測模型，探討監督式與非監督式學習，最後理解監督式學習的子類型：分類與迴歸。
本章將檢視界定商業需求的關鍵步驟、辨識並評估機器學習機會的規模、評估模型效能，以及在此過程中辨識任何效能風險。
當前練習
本章將探討管理機器學習專案的最佳與最差做法。我們會指出最常見的機器學習錯誤，學習如何管理商務與 ML 團隊之間的溝通，並最後說明將機器學習模型部署到正式環境時會面臨的挑戰。
