Page 78 - 高中生活AI大智慧-電子書_Neat
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4-2 機器學習核心技術
機器學習，是人工智慧發展的一環，簡略的說就是讓機器從過往
的資料和經驗中「自主學習」並找到其運行規則的演算法，最後實現
人工智慧的方法。其過程就是透過迴歸等其他數值分析方法，讓機器
( 電腦）能從一堆大數據中找出規律並做出預測，當輸入的數據越來
越多，演算法也會持續調整並做出更精準的分析。而這裡所謂的演算
法，並非是程式語言，而是用於計算函式的清晰定義指令，數學中常
講的「輾轉相除法」即目前公認的世界上第一個演算法。
以常見的例子來說明：當我們點開 YouTube，網站會根據我們
過往的觀看紀錄來預測我們喜歡的影片類型，並顯示在「推薦影片」
中。當我們開始觀看的影片類型、數量越多，網站便能根據這些紀錄
來調整演算法，並做出更精準的預測。
我們先來複習一下，機器學習又可分為三大類：1. 監督式學習、2.
非監督式學習、3. 強化式學習 。
1. 監督式學習
所謂的監督式學習，是電腦從標籤化 (labeled) 的資訊中分析模式
後做出預測的學習方式 ( 如圖 4-1）。即是在我們輸入大量資料時，先
告知其資料的答案；我們可以把監督式學習演算法視為教導小孩的過
程，我們在教這個小孩 ( 電腦 ) 認識「蘋果」時，會先拿著各式各樣蘋
果的卡片，告訴這個小朋友 ( 電腦 ) 說：「這是蘋果。」將卡片資料標
記標準答案，而電腦在學習的過程透過對比誤差同時修正訊息，最後
我們再拿出電腦未知的卡片詢問電腦，讓電腦根據所學而做預測它是
否是蘋果；監督式學習常用的方法為分類與回歸。
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