machine learning機器學習

機器學習五步驟 · 定義問題(Define Problem) · 建立資料集(Build Dataset) · 訓練模型(Train Model) · 評估模型(Evaluate Model) ...

由於機器學習技術的進步，應用相當廣泛，例如推薦引擎、定向廣告、需求預測、垃圾郵件過濾、醫學診斷、自然語言處理、搜索引擎、詐騙偵測、證券分析、視覺辨識、語音 ...

機器學習會運用不同類型的學習方式，根據資料的性質和希望獲得的結果，主要分為四類方法：監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。 監督式 ...

大數據的應用毫無疑問地是未來科技發展重要的一環。但要發揮資料的價值就不能忽略機器學習以及人工智慧。若要簡單解釋這三者的關係：大數據為材料、 ...