機器學習原理

2016年9月20日 — 深度學習是機器學習(Machine learning)的一個分支，希望把資料透過多個處理層(layer)中的線性或非線性轉換(linear or non-linear transform)，自動抽取出 ...

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 ...

深度學習是人工智慧(AI) 中的一種方法，可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。深度學習模型可識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更準確的洞察和 ...

2021年11月25日 — 機器學習包含透過樣本訓練機器辨識出運作模式，而不是用特定的規則來編程。這些樣本可以在資料中找到。換句話說，機器學習是一種弱人工智慧(narrow AI)， ...

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 ...

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

2019年3月25日 — 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，可以透過訓練出的模型進行預測，如果 ...

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算 ...

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 ...