機器學習（ML）定義為何？演算法有哪些？

2021年11月25日 — 機器學習(ML)通常可以這樣定義：「透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則，最後達到人工智慧的方法。」 機器學習包含透過樣本訓練機器辨識出運作 ...

2019年3月25日 — 機器學習是什麼 ... 機器學習( Machine Learning = ML)是透過演算法將收集到的資料進行分類或預測模型訓練，在未來中，當得到新的資料時，可以透過訓練出的 ...

2023年12月6日 — 機器學習的流程共有以下七個步驟： · 收集資料（Gathering data ） · 準備數據（Preparing that data） · 選擇模型（Choosing a model） · 訓練機器（Training ...

2019年3月28日 — 「機器學習」（Machine Learning）即讓機器（電腦）像人類一樣具有學習的能力。透過資料的訓練，現今機器學習已經廣泛的運用在生活裡，例如，自動駕駛汽車 ...

機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種，著重於建立能根據所使用資料來學習或改善效能的系統。人工智慧為廣義詞，意指能模擬人類智慧的系統和機器。機器學習和AI 經常 ...

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 ...

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，其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式，然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練，進而預測結果 ...

2023年10月21日 — 機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即 ...

機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。 · 機器學習是對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究。