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機器學習是人工智慧（AI）的分支。著重於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和 ...

2022年3月13日 — 本文內容涵蓋AI入門基礎知識、資料分析/挖掘、機器學習、深度學習、強化學習、前沿Paper和五大AI理論應用領域：自然語言處理，計算機視覺，推薦系統， ...

2017年11月9日 — 增強學習：也很火，遊戲AI、自動駕駛、機器人等等，它都是核心。 概率圖模型：深度學習之前非常popular 的「學習」方法，有嚴格的數學模型和優美的算法， ...

機器學習是一種人工智慧的應用領域，藉由使用統計學、數學和計算機科學等相關領域的知識，讓電腦從大量數據中學習，且推斷出規律，並用這些規律來完成特定任務或做出預測。

2023年11月5日 — 深度學習：機器學習演算法之一。起初深度學習是在圖像辨識領域中 ... 採用非監督式學習時，必須對輸入資料具有某種程度的先備知識，才能對結果進行解釋。

2023年1月3日 — 數學基礎：學習機器學習需要具備良好的數學基礎，尤其是線性代數、微積分和概率論的基礎知識。 · 編程基礎：學習機器學習需要具備編程能力，至少應該熟悉 ...

这本书分为两部分，第一部分讲述了机器学习的各种传统算法，第二部分才是深度学习的内容。传统算法的学习很有必要，一方面帮助我们理解ML发展的脉络，另一方面，很多 ...

為了更深入瞭解機器學習，您應該具備Python 程式設計經驗，以及微積分、線性代數、機率和統計方面的背景知識。為協助您加深您的機器學習知識，我們特別整理了一些推薦資源 ...

描述機器學習的核心概念; 識別不同類型的機器學習; 描述訓練和評估機器學習模型的注意事項; 描述深度學習的核心概念; 在Azure Machine Learning ...

2021年7月22日 — 就廣度來說，機器學習涉及的數學包含了向量運算、矩陣運算、微積分等，就深度而言，則是讓你足以理解程式庫或框架，是以什麼樣的原理及心智模型實作出來。