何謂機器學習? | 社區大學終身學習網
機器學習(ML)是人工智慧(AI)的一種,讓系統從資料當中反複學習,其方法是透過各種...ML的子領域包括:社群媒體與產品推薦、影像辨識、醫療診斷、語言翻譯、語音 ...
機器學習簡介長久以來,人類一直幻想著有朝一日,電腦可以自己思考要做些什麼,而不需被明確告知該怎麼做。
想像一下,您只需坐進一輛汽車的駕駛座,車子就會開始自動駕駛,自動偵測行人及路面坑洞,並根據環境的變化做出迅速反應,將您安全地送達目的地。這就是機器學習的具體實踐。
它是如何運作? 讓我們先從單純的企業資料分析開始。
機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一種,可讓企業從大量資料當中理出頭緒並學會某些事情。舉 Twitter 為例,根據 Internet Live Stats 網際網路即時數據網站的資料顯示,Twitter 用戶每天大約發送 5 億則訊息,換算下來大約每年將近 2,000 億則訊息。這麼龐大的資料量,根本不可能靠人類來加以分析、分類、排序、學習,並預測任何事情。
進一步了解[1]
機器學習需要花費相當的功夫,才能讓企業獲得寶貴資訊。要讓 ML 徹底發揮實力,您必須要有正確的資料,並知道您想問什麼問題。接著,您要選定一個對您企業最適合、最有幫助的模型與演算法。建置 ML 既不簡單、也不容易,而且需要努力不懈才能成功。
建置 ML 的生命週期大致如下:
了解:為何您會想用 ML,以及您想要達成或學習什麼。 蒐集與清理資料:首先您要有足夠的資料量,然後資料要盡可能抽取乾淨,好讓您可以得出想要的洞見。 特徵選擇:決定您需要提供什麼樣的資料給 ML 建立模型。視您使用的演算法而定,您在挑選特徵時會有不同的方法。例如,假設您打算使用決策樹 (decision tree) 演算法,接下來,分析師或模型建立工具就可以對資料庫的欄位套用一個「感性趣分數」(interest...何謂機器學習? | 社區大學終身學習網
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