Day 09: 机器学习你知多少?

人工智慧? 机器学习? 深度学习?

刚踏入机器学习的学生自然会对这些专有名词感到相当模糊，我们就先来看看这张图吧!

人工智慧vs机器学习

人工智慧是可说是一种大集合，是一种较为广泛的名词，只要你所撰写的程序能够感测、表现，只要能表现出类似於人类思考的智慧行为便可以被称作人工智慧，即使你的程序是绑死的，只会有固定表现，也依然在人工智慧的范畴。如游戏上的记分板、小游戏判断得分的框线，都可以算做人工智慧的一种!
看了上面的介绍便可以了解，机器学习是包含於人工智慧架构中的一种分支，透过演算法，并且依照更新的资料来改进自身的结果。

机器学习vs深度学习

就如机器学习是人工智慧的一种分支，深度学习则是机器学习的一种分支。深度学习其实从技术层面上来说就是在说明机器学习，并且以类似的方法起作用。使用深度学习模型，演算法可以使用自身的神经网来确定预测的结果是否准确。简单来说，深度学习舍去了特徵萃取的方式，改由吸收大量资料，所有属性，让多层架构的神经网路自行判断可以做什麽特徵撷取。

而我们这次的教学着重於机器学习，让我们快速了解一下机器学习的概念吧!

机器学习

机器学习这一名词很常被人所提及，他是人工智慧的一门学科，此领域主要研究区域就是人工智慧，透过演算法将我们所拥有的历史资料进行群组分类或是预测未来可能的结果，它能从历史经验中学习，自动改良成果的能力被人所推崇的原因之一。

简单来说，就是透过演算法将历史收集的资料进行分类或预测模型训练，在未来得到新的资料时，可以透过训练出的模型进行预测 ，如果这些效能评估可以透过利用过往资料来提升的话，就叫机器学习。

机器学习的运用范围非常广泛，几乎所有领域都可以配上一点机器学习下饭(误)。举例来说，如天气预测、股价预测、证券分析、人脸辨识、车牌辨事、语音处理、甚至是法律知识判读等等，这些都可以运用机器学习的特性去做进一步的分析喔!

参考资料及图源:
https://medium.com/@troy801125/machine-learning-%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%92%8C%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC-49a6ba41ab3e

https://aifinpitchtw.com/article?article=40