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【若水導讀】選擇AI數據與演算法，三個提醒： 1. 選擇特徵，看見數據裡的「見樹不見林」 2. 掌握4個考量，選擇適合的AI演算法 3. 建立企業的AI工具箱（Tool Box）. 《2021 ...

監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和 ...

機器學習演算法是一段程式碼，可協助使用者探索、分析並尋找複雜資料集中的意義。每種演算法都是一組有限的明確逐步指示，可讓電腦遵循，以達成特定目標。在機器學習模型中 ...

挑選合適的演算法 · 一、定義問題和蒐集資料 · 二、選擇合適的演算法種類 · 三之一、選擇一個演算法（快速版） · 三之二、選擇一個的演算法（深入版） · 譯註.

『非監督式學習』最常用的演算法用途為『集群分析』(Clustering)，與『分類』(Classification) 類似，依訓練資料的特徵分為特定個數的集群。

2021年12月1日 — 深度學習中使用的演算法類型: · 卷積神經網路（CNN） · 長短期記憶網路(LSTM) · 遞迴神經網路(RNN) · 生成對抗網路（GAN） · 徑向基函數網路（RBFN） · 多層感知 ...

2021年8月11日 — 在機器學習領域，沒有任何一種演算法能在每個問題上都能有最好的效果，應該根據你的問題嘗試許多不同的演算法，同時使用資料測試集來評估效能並選出最 ...

將數據分成不同的群組當中（k個群組），而演算法會自動將具備像似特性的數據歸類為一組。在數據的維度相似、且是連續性的數值時，k-means會是非常合適的選擇。 分類 ...