人工智慧、機器學習和深度學習是什麼? | 社區大學終身學習網
![人工智慧、機器學習和深度學習是什麼?](https://i.imgur.com/1IaoGs0.jpg)
ML(機器學習)-取得更好結果的方法.機器學習是AI的次領域,主要是透過數學方式開發可執行特定工作的模型。這說法聽起來還是相當模糊 ...
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機器學習可視為一種逼近法,所以只要提供更多資料,就能執行更加準確的預測。在過去數十年間,學者開發出多種機器學習模型;這些模型大致上可分成監督式學習與無監督式學習。
監督式學習是指根據標籤化的輸入資料進行學習的演算法。標籤化資料可視為模型的真值 (ground truth);在學習階段中,模型旨在縮小預測結果與真值之間的差異。因此,可以說真值會在學習期間「監督」模型。我們大多將監督式學習用於迴歸問題和分類問題。
另一方面,無監督學習則是指使用無標籤資料進行訓練的模型。因為沒有一項可以作為標竿的真值,這種方法僅適用於為具有機率密度的輸入資料建立模型。儘管產生的結果準確性可能無法與監督式學習相提並論,但在資源不足、無法取得足夠標籤化資料的情況下,還是能產生有用的分析結果。分群 (clustering) 和降維 (dimensionality reduction) 都是無監督學習的經典應用。
若要進一步認識機器學習模型,可參考一下這篇文章,深入瞭解不同類型的 ML 模型[1]。
深度學習-更加複雜的 ML(而且運算也多上許多)深度學習是更進階的機器學習分支,同樣都是為了建立迴歸/分類模型,唯一的差異在於深度學習使用人工類神經網路,而非其他統計模型。因此,您也可以將 DL 視為 ML 的次領域。但為什麼它現在變得那麼熱門?
顧名思義,人工類神經網路是人工神經元構成的網路;而人工神經元則是一個數學單元,可在對輸入值進行簡單計算後,提供一些輸出值。它跟實際的神經細胞非常相似,因為後者的作用基本上大同小異:接收電子訊號並產生輸出。而人工類神經網路也在做相同的事:它接收資料值,讓網路中的所有神經元處理資料值,再輸出一些終值。由於這類網路需要很多層神經元(而且層層堆疊)才能運作,因此學者加了「深度」二字,強調其結構之複雜性。
References 不同類型的 ML 模型 (www.netguru.com)你知道機器學習(Machine Learning),有幾種學習方式嗎? | 社區大學終身學習網
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