何謂機器學習? | 就是愛看書
![何謂機器學習?](https://i.imgur.com/y8QtHep.jpg)
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, ...
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ML 在今日企業內的應用包羅萬象,而且未來只會越來越多、越來越強。ML 的子領域包括:社群媒體與產品推薦、影像辨識、醫療診斷、語言翻譯、語音辨識、資料採礦等等。
一些社群媒體平台,如 Facebook、Instagram、LinkedIn 都運用 ML 來根據您過去按讚的貼文,推薦您可能有興趣的內容或是想要加入的社團。它會從歷史資料當中,找出別人按讚的內容或與您按讚內容相似的貼文來提供建議,或是將這些內容加到您的動態消息。
此外,也可將 ML 應用到電子商務網站,根據您過去購買、搜尋過的商品,或其他像您這樣的使用者所瀏覽過的商品,來提供產品推薦。
ML 今日很重要的一項應用就是影像辨識。社群媒體平台利用 ML 來推薦您照片中可標記的人像。警察利用 ML 在照片或影片中尋找嫌疑犯。透過機場、商店、大樓所安裝的大量監視攝影機,警方就有機會找出犯案的兇手,或是掌握歹徒的去向。
醫療診斷也是 ML 一個不錯的應用領域。在心臟病爆發之後,醫師可回頭看看病患有沒有什麼被忽略的警訊。此時可將病患過去的醫療記錄輸入醫生或醫院使用的系統,看看輸入 (行為、檢驗結果或症狀) 與輸出 (心臟病發) 之間是否有所關聯。未來,當醫生將他們的註記和檢驗結果輸入系統時,系統就能比人類更準確地發現心臟病可能爆發的症狀,如此一來,病患和醫生就能做一些改變來加以預防。
翻譯網站或手機翻譯應用程式也是 ML 應用的另一個例子。有些應用程式做得比其他程式來得好,這就牽涉到它們所用的 ML 模型、技巧與演算法。
今日我們每天都會用到 ML 的地方是銀行和信用卡。ML 可以很快發現某些詐騙的跡象,這些跡象人類可能要很久才能發現,甚至不會發現。透過大量已完成檢查並標記 (詐騙或非詐騙) 的交易,ML 就能學習如何在未來看到一筆交易時判斷是否為詐騙,而最適合擔任這類工作的 ML 就是資料採礦。
資料探勘
資料探勘是 ML 的一種,...
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