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國立臺北科技大學 設計學院設計博士班 王鴻祥所指導 陳志平的 數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格 （2021），提出電競滑鼠推薦2022關鍵因素是什麼，來自於機器學習、數據驅動產品設計、品牌風格、設計資料集、作品風格預測。
開發聊天機器人，比你想的還簡單!
為了解決電競滑鼠推薦2022 的問題，作者楊舒安 這樣論述：
開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～ 筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～ 本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。 本書看點 ✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 ✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，
無須照單全收。 ✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 ✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 ✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！ 本書適合讀者群/適用領域 ✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 ✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 ✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 ✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 ✪滿
腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 ✪想提升自己的競爭力。 ✪想學習第二專長卻不知從何下手。 ✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。
數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格
為了解決電競滑鼠推薦2022 的問題，作者陳志平 這樣論述：
本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用
之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在
教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。