AI 機器學習 指的是電腦程式可模擬人類思維過程的能力，而在 AI 概念下的機器學習（Machine Learning，簡稱 ML），即為機器可以根據已收集的大量數據，經由建立模型對新數據進行推測，學習找出最佳解、改善效能。 深度學習使用被稱為類神經網路的智慧系統來分層處理資訊。 資料從輸入層開始，經過數個「深度」的隱藏神經網路層，最後到達輸出層。 這些隱藏的神經網路層能幫助學習，效果比起標準機器學習模型好上許多。 在非督導式學習模式中沒有參考答案，機器會研究輸入的資料，多數是未標記與非結構化的資料，並開始使用所有相關且可存取的資料來識別模式和關聯性。
雖然我們並沒有給予機器標籤資料，告訴它所採取的哪一步是正確、哪一步是錯誤的，但根據反饋的好壞，機器會自行逐步修正、最終得到正確的結果。 非監督式學習本身沒有標籤（Label）的特點，使其難以得到如監督式一樣近乎完美的結果。 就像兩個學生一起準備考試，一個人做的練習題都有答案（有標籤）、另一個人的練習題則都沒有答案，想當然爾正式考試時，第一個學生容易考的比第二個人好。 另外一個問題在於不知道特徵（Feature）的重要性。
機器學習: 相關活動
已有超過 20,000位讀者透過我們的程式教學書籍學習 Swift 和 iOS 程式設計。 SnapML 是另一個優秀的無程式碼機器學習工具，讓我們訓練、或是上傳自己的客製化模型在 Snap Lenses 中使用。 這確實地幫助了獨立開發者及創作者，在數百萬人面前展現他們的創造力。 SuperAnnotate 是一個 AI 驅動的標註平台，它透過機器學習的能力（確切來說是轉移學習）來加速資料標註流程。 你可以使用它們的圖片及影像標註工具，配合內建的預測模型，來快速地標註資料。 這是另一個專門為創作者設計的機器學習平台，它提供了精美的視覺介面，讓我們無需寫或想程式碼，快速地訓練文字與圖像生成模型 、動態捕捉、物件偵測等等的模型。
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 機器學習 (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。 企業不必仰賴過往數據，便能做出前瞻性、預防性的決策。 要達到這麼高的企業靈活度，需要一套穩定的機器學習策略及大量資料，這些資料必須包含顧客在各種情境下，對商品或服務不同的購買意願。
機器學習: 在 SwiftUI 使用 Markdown 輕鬆格式化文本
未來的世界，將有更多的深度學習/AI，而不是機器學習，更不是科幻片。 Google 將集群用於產品的通則化、資料壓縮以及隱私權保障，如 YouTube 影片、Play 機器學習 應用程式及音樂歌曲等產品。 舉信用卡公司為例，若您擁有信用卡，那麼您或許也曾經收到銀行的通知，說您的信用卡出現可疑活動。 銀行怎麼有辦法這麼快就發現這類活動，且幾乎瞬間就發出警示通知？
分享研究資料是開放科學的重要實踐項目之一，但在實踐上時常遭遇眾多複雜的阻礙。 機器學習 DMP 是描述研究資料將如何被蒐集、使用、管理、（短期或長期）保存、分享等歷程的文件（有關 DMP 的介紹可見此）。 傳統上在撰寫 DMP 時，多是仰賴書寫以整理多方資料整理的工具與資源；而若完成的內容要挪作他用，亦多只能以人工手動進行。 Data Quest 是一個培育資料科學家的線上教育網站。 社群算滿活躍的，這個公司基本上招募很多遠端資料科學工作者，所以來自世界各地的資料科學家都會參與這個社群。 傳統的方式是透過人力定期檢測，不過這樣的缺點會是如果在檢測的週期之間故障的話，沒辦法即時被發現，這樣可能會引發非預期的損失。
CODATA-RDA School 目前的經費主要來自各國政府或私部門所資助的專案經費（project funds）。 計畫經費的使用有著用途固定、明確的優點，但也時常受到資金提供者的各種限制。 要改變資料分享與寄存的文化，由單一研究機構著力十分有限，跨學術機構的結盟時常是必要的。 由十多個學術機構組成的「資料策展網絡」（Data Curation Network, DCN）便是這樣的聯盟。 類似的研究，2021 年發表於 機器學習 Scientifc Data 的研究，在向 199 名論文作者詢問資料後，亦彙整了其中 67 個拒絕分享資料的理由，「沒時間找資料」和「資料遺失」高居其中前兩名。 有關研究成果可否被重現或複製，攸關該研究的可信度與透明性。
IoT 閘道感測器甚至可配備在幾十年前的舊類比機器上，提升企業整體的資訊可見度與效率。 異常檢測的訓練樣本都是非異常樣本，假設這些樣本的特徵服從高斯分佈，在此基礎上估計出一個概率模型，用該模型估計待測樣本屬於非異常樣本的可能性。 異常檢測步驟包括數據準備、數據分組、異常評估、異常輸出等步驟。
那有些情形下直接採用不加以處理的原始數據，稱為「Raw 機器學習 Features」。 建立Model，使用Data加上Learning Algorithm找出最佳參數，這就是ML的架構輪廓。 當然這邊要補充一下，物理上的Model通常是建基在已知的知識之上，而常見的ML強大之處是不需要太多的人為的智慧，機器可以自行學習，所以我這裡指的Model是比物理上的Model更加廣義的。 不過要達到有效調整，需要同時使用智慧電網和智慧電錶。 這樣用戶端可以看到他們的消費細節，並選擇僅在低電價或優惠價格時段才使用某些電器設備。
強化式機器學習演算法一開始先不接受訓練，它們會從嘗試錯誤的過程中學習，想像一下一個正在學習繞過一堆石頭的機器人。 機器人每次跌倒時，都能學到一種失敗經驗，然後就會調整自己的行為，直到成功為止。 回想一下，犬隻訓練師都會使用小點心來作為獎勵，好讓狗狗更快學會各種指令。 透過正向經驗的強化來讓狗狗不斷重複同一指令，並且修正沒有收到正向回饋的行為。 機器學習演算法基本上分成 4 類：監督式學習、半監督式學習、非監督式學習、強化式學習。 ML 專家認為，今日所使用的 ML 演算法當中大約 70% 都是監督式學習。
在這個課程中，將會教授深度學習的原理、設計可以從覆雜的大型數據集學習的智能系統、訓練和優化基本的神經網絡、CNN、LSTM 等。 這個指南主要面向計算機視覺（CV），這也是掌握一般知識的最快方式，從 CV 機器學習 中獲取的經驗可以簡單地應用到機器學習的其他領域。 以預測客戶是否會購買產品的模型為例，如果隨機選擇客戶，他有 50% 機器學習 的機率會購買產品。
此外，企業也可以蒐集機器運作的資料，根據震動大小、噪音 dB 值、壓力等等來預測故障的發生。 在集群技巧中，系統會自己找出如何將您不曉得如何分類的資料分成不同群組。 這類 ML 非常適合用於分析醫療影像和社群網路，或者用來尋找異常情況。 如此，監督式學習演算法就可比對輸入和輸出，也就是照片和被標記的動物種類。
國際資料週（International Data Week, IDW）是最好的選擇之一。 Quora 的主題編列範圍廣泛，除了技術社群，更網羅生活娛樂、人文社會、經濟等各式主題。 一樣利用網站的搜尋欄位輸入自己感興趣的關鍵字，在相關主題群裡發問。
通常使用KMeans進行聚類，聚類算法LDA是一個在文本建模中很著名的模型，類似於SVD、PLSA等模型，可以用於淺層語義分析，在文本語義分析中是一個很有用的模型。 聚類是指將物理或抽象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程。 由聚類生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。 在許多應用中，一個簇中的數據對象可作為一個整體來對待。 隨着大數據的發展，機器學習進入了最美好的時代，通過“漣漪效應”逐步迭代，大數據推動機器學習真正實現落地。
- 機器學習程式可以分析這些資訊，並幫助醫生即時診斷及治療病人。
- 以太陽光電場和風場這樣的組合來供應夜間用電，往往會有白天過度生產，導致電價下跌的情況。
- 1943 年就有學者用數學模型來模擬生物大腦的神經網路。
- 本屆賽事國中小迷宮、磚塊、乒乓、賽車共8組競賽，國中小共計45校116隊報名參賽，其中獲得首獎最多的是安定國中，共獲得了國中迷宮、磚塊、乒乓組的第1名，國中賽車組第1名則由後甲國中獲得。
- 資料論文是研究領域近來用以確保資料品質的重要方式之一。
