“新世代的魔法，初探機器學習！”
簡介
近年來最火紅的技術莫過於人工智慧 (AI) ，但常常又會聽到機器學習 (ML) 或深度學習 (DL) ，而三者之間的關係可以有下圖看到。
人工智慧 (AI)
在 1956 年最早出現的也是涵蓋最廣的人工智慧 (AI) ，人們的想像是：「讓機器展現人類的智慧。」使它成為電腦能執行人類工作的廣義術語，而人工智慧的範圍眾說紛紜，隨著時間推衍產生更多的應用和變化。
機器學習 (ML)
而後人們開始思考怎麼讓機器跟人類一樣擁有智慧，得到的結論便是透過『學習』，而如何仿照人類學習的方式讓機器學習，人們想到的是：「透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則，最後達到人工智慧的方法。」 機器透過樣本訓練辨識出運作模式，而不是用特定的規則來編程。換句話說，它從資料中得到複雜的函數(或樣本)來學習以創造演算法(或一組規則)，並利用它來做預測。
深度學習 (DL)
而深度學習便是「一種實現機器學習的技術。」在有了資料與經驗後機器要如何可以從中學習： 人們便開始思考我們是如何進行決策的，是如同聽故事般循序式的還是如探索地圖般區塊區塊的走訪，人們透過這樣的啟發反映在代碼結構上，它們被安排在模仿人類大腦圖層中學習的模式(learning patterns of patterns)。
實際應用
下列為常見的機器學習應用，更多案例可以參考Google分享的經驗。
- 物體識別
- 語音識別
- 自然語言處理 / 語言翻譯
- 創造力 / 風格轉換 / 修復
- 預測
- 延伸閱讀：更多 AI 實用案例
參考資料
-Wiki 人工智慧 -人工智慧、機器學習與深度學習間有什麼區別?
comments powered by Disqus