您的企業級「虛擬資料科學家」
解放技能
人人都是資料科學家。 透過無程式碼介面，讓懂製程的老師傅與工程師，無需撰寫 Python 也能在一週內建置世界級 AI 模型。
洞悉關鍵
拒絕黑箱決策。獨家演算法自動鎖定影響結果的核心因子，將 AI 判斷轉化為可理解、可驗證的依據，讓決策真正可被信任。
極速落地
從數據到價值，僅需 1 週。內建製造業專屬模型與方法論，打破傳統專案動輒耗時 6 個月的魔咒，更快完成導入並快速驗證 ROI。
什麼是 AutoML？
以無程式碼、易上手的方式，將大量原始數據自動轉化為可操作的預測模型。它能自動探索多變量關聯，建立鍍層厚度、表面缺陷、能耗等關鍵指標的模型，發掘隱藏變數組合並揭示因果邏輯，讓 AI 不只給結果，更能解釋背後的決策脈絡。
自動化特徵工程： 系統自動清洗與整理數據，自動特徵工程。
數據品質健檢 : 數據好壞不知道，運用統計技術，讓你更了解你的數據狀況
自動化產生模型 : 自動選擇演算法、超參數調整、模型合成，縮短模型運用的時間。
模型品質分析 : 自動分析各種優化模型的策略，讓你的模型得以持續改善。
為什麼製造業需要 AutoML?
製造業真正的挑戰不在於是否擁有資料，而在於能否快速將資料轉化為可用的知識。面對高度多變的製程條件與現場情境，若每個問題都仰賴資料科學家從零建模，不僅耗時，也難以跟上實際運作節奏。AutoML 讓最懂製程與現場的人能直接參與模型建立與驗證，透過自動探索多變量關聯，快速找出影響結果的關鍵因子，將原本依賴經驗的隱性 know-how，轉化為可複製、可擴展的數位資產，讓 AI 成為製造知識的放大器。
如何開始使用 AutoML？
開始使用AutoML，只需準備結構化數據，透過AutoML平台上傳資料，設定預測目標與評估標準。系統將自動執行資料處理、特徵工程、模型選擇與調參，產生最佳模型並支持持續優化與解釋，讓使用者無需深厚程式背景，也能輕鬆部署實務應用。
Automation is One Click Away
AutoML 運作方式
AutoML 能將企業複雜、分散、龐大的資料轉化為可操作的洞察。以下四個步驟，呈現 AutoML 從「資料」到「決策」的完整運作模式，讓 AI 自動找出最佳模型與關鍵因子，縮短數據應用的落地時間。
1. 數據處理
整合企業內外部的結構化資料，設定預測目標與評估指標。
2. 自動特徵工程
系統自動完成清洗、轉換、特徵生成，並找出具影響力的變數。
3. 自動建模
測試多種演算法，探索最佳模型與參數組合。
4. 決策與應用、
解釋與部署
提供關鍵要因洞察與變數重要度，並可直接部署應用。
透過這四個核心流程，AutoML 讓企業以更快的速度、更低的成本導入 AI 模型，並確保結果可解釋、可部署、可持續優化，真正將數據轉化為決策價值。
