而相對地，非監督式學習就是數據中沒有標籤，也就是沒有已知的答案。 前面我們提到監督式學習在面對一個指定問題時，可以明確告訴你正確的答案是什麼，比如今天會下雨或不會下雨、或是這封信該不該丟到你的垃圾郵件匣。 監督學習 但顯然一定會有一些特徵（Feature）其實不是很重要，但因為分布比較可以拉開距離，所以機器在分群的時候會傾向用它來分，導致需要以人工再自行調整這些東西，不然一定會做出莫名其妙的結果。
原則上無需考慮以前的狀態，當前狀態便已傳達出、所有能讓機器算出下一步最佳行動的資訊；簡單來說就是每一個事件只受到前一個事件的影響。 打敗世界棋王的 Google AlphaGo 便是馬可夫假設一個成功的應用。 故由於分群時沒有足夠的線索知道各個特徵（Feature）的重要性，因此很容易對某些分布的特徵（Feature）產生偏誤、造成無意義的分群結果。 這邊需要澄清的事情是，並不是要篩選掉特徵（Feature），每一個特徵（Feature）都有它的意義，我們要做的只是要降低它的重要性。
監督學習: 什麼是機器學習Machine Learning？
傳統上實現人工智慧的方式需要人們將規則嵌入到系統，機器學習（Machine Learning）則是讓電腦能夠自行從歷史資料中學會一套技能、並能逐步完善精進該項技能。 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。 雖然動態定價模型要複雜可以很複雜，但航空公司及共乘服務供應商等企業都已成功實施動態定價最佳化策略，將營收最大化。 從個別顧客的流失風險得分到以重要程度排序的流失驅動因素，有效的流失模型會運用機器學習演算法提供各式各樣的分析洞見。 機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一種，著重於建立能根據所使用資料來學習或改善效能的系統。
有了這些領域的敏銳技術，開發人員應能夠學習許多其他開發人員用來訓練現代 ML 演算法的工具。 開發人員可以於專案初期做決策及建立模型，然後讓模型在沒有更多開發人員進一步參與的情況下學習。 一個情況是，有大量尚未標示的資料，但去標示資料則是很耗成本的。
監督學習: 機器學習使用案例
您可以透過頁面右上角的地球圖示，找到原文或英文網頁。 監督員培訓計劃將有助於監督員 監督學習2023 定義時間管理、確定任務的優先級、有效地管理時間以及將工作委派給其他人。 近年來，瀚荃挾著數位優勢走過新冠疫情等挑戰，進一步瞄準訂閱制雲端服務的趨勢。
當高維數據由一些難以直接建模、僅有少數幾個自由度的過程生成時，流形假設很實用。 例如，人的聲音由若干聲帶褶皺（Vocal folds）控制[3]、面部肌肉由幾個肌肉控制。 此時，在問題的生成空間中考慮距離和光滑性，比在所有可能的聲波或圖像中考慮問題更好。 監督學習 此網頁採機器翻譯，SAP 對於機器翻譯的內容之正確性及完整性，不予以任何保證。
監督學習: 監督式學習-機器學習基礎
倘若我們要預測一筆信用卡交易是不是盜刷，我們可以知道這是一個分類問題，而且是二元的。 但實務上會有第三類，所謂的灰色地帶，也就是AI或是ML模型無法確定的(uncertain)。 在ML的真實世界運用中，導入人工通常是非常重要的一環。 對於想要透過AI來完成全自動化的我們聽起來是不是很奇怪？ 但導入人工能夠進行二次確認並且避免重大疏失產生，或是透過其他方式來對模型難以辨認的分類進行正確的分類，這樣才能讓ML在實務場景的效益最大化。
這樣的維修方次不但能將產量最大化，還能強化資產效能、延長正常運行的時間並延長使用壽命。 同時還能將工人面臨的危險降至最低、減少負債，並更加遵循現行法規。 並沒有某一單一分類器可以在所有給定的問題上都表現最好，這被稱為『天下沒有白吃的午餐理論』。 各式的經驗法則被用來比較分類器的表現及尋找會決定分類器表現的資料特性。 監督學習2023 為了加速理解人類行為，許多科學家每天埋首在電腦前，構思各種不同的機器學習演算法，希望能在被收集到的人類資料中，爬梳、整理和建立出不同的行為模式，以便更佳理解人類這種「奇怪」的動物。 企業亦是如此，無不希望藉由各類的機器學習演算法，用來理解百變的消費者。
監督學習: 什麼是監督學習？
機器學習和AI 經常一起被討論，且有時術語可以互換使用，但其含義並不相同。 其中一項重要的區別是：雖然所有機器學習都屬於 AI，但並非所有 AI 都是機器學習。 可以用蛋糕來比喻三種方法的預測能力，強化學習能預測的資料最少，因為它是為了獎勵，才能做出少量正確的預測，就像蛋糕上的櫻桃。 而監督式學習的預測資料量，取決於人類提供的標記資料，一個樣本能回饋10到1萬個位元（Bits）不等的訊息，像是蛋糕的表層。 通過這些計劃，個人可以學習管理員工、組建團隊和實現組織目標的關鍵技能和技術。 一個監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例（輸入和預期輸出）後，去預測這個函數對任何可能出現的輸入的值的輸出。
目前最廣泛被使用的分類器有類神經網路、支持向量機、最近鄰居法、高斯混合模型、樸素貝葉斯方法、決策樹和徑向基函數分類。 至於在非監督式學習的部分，常見的功能可為分群（Clustering）、關聯（Association）與降維（Dimension Reduction）。 監督學習 實務上，在進行分群時，例如進行市場區隔，一般常用的演算法為K-平均（K-means）；在發展推薦系統時，則會用到先驗（Apriori）演算法。
監督學習: 什麼是機器學習？
為了實現深度學習，系統會與多層神經網路互動，萃取出更高層次的結果。 例如，當深度學習系統處理自然影像並尋找黑心金光菊（Gloriosa daisies）時，第一層會先辨識植物，隨著神經網路層層分析，系統會辨識出花朵，然後是菊科植物，最後便是黑心金光菊。 深度學習應用的範例包括語音辨識、影像分類和藥學分析。 無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。 無監督學習的主要運用包含：聚類分析（cluster analysis）、關聯規則（association rule）、維度縮減（dimensionality reduce）。 訓練資料沒有標準答案、不需要事先以人力輸入標籤，故機器在學習時並不知道其分類結果是否正確。
- 目前最廣泛被使用的分類器有類神經網路、支持向量機、最近鄰居法、高斯混合模型、樸素貝葉斯方法、決策樹和徑向基函數分類。
- 另外一個問題在於不知道特徵（Feature）的重要性。
- 訓練時僅須對機器提供輸入範例，它會自動從這些範例中找出潛在的規則。
- 開發人員可以於專案初期做決策及建立模型，然後讓模型在沒有更多開發人員進一步參與的情況下學習。
- 雲端化—資訊與經驗有效累積與傳承 瀚荃推動雲端化的初衷，是為了留住重要資訊與經驗，不受人員異動影響。
- ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動，並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數，其方式為透過一個由使用者自訂而被稱為警覺參數的常數。
從訓練資料中擷取出資料的特徵（Features）幫助我們判讀出目標。 為了瞭解機器學習是如何從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，首先來為大家介紹一個經典的入門主題：「分類」（Classification）。 另一個問題是當時電腦的計算速度尚未提升、儲存空間也小、數據量更不足夠，硬體環境上的困境使早期人工智慧只能解一些代數題和數學證明，難以在實務上有所應用。 然而人工智慧的研究很快便面臨了瓶頸──機器程式是由人類撰寫出來的，當人類不知道一個問題的解答時、機器同樣不能解決人類無法回答的問題。
監督學習: 監督式學習vs非監督式學習差異在哪？機器學習兩大重點比較！
拿一臺機器和一個幼兒比較，給幼兒看一種三花貓的圖片，和她說這是貓，如果再給她看另一品種的貓，幼兒可能會高興地揮舞著手臂認出這也是一隻貓。 而如果將圖片輸入一臺非人工智慧機器，告訴機器這是一隻貓，但如果換了不同顏色的貓B時，機器恐怕就不可能認出來了。 機器學習是相當實務的一門學科，資料科學家的最終目標是找到最好解決問題的方法，會依據資料量、資料類型與運算效能等現實情況，而選擇採用不同的模型。 經過特整萃取後，特徵選擇（Feature Selection）根據機器學習模型學習的結果，去看什麼樣的特稱是比較重要的。
- 半監督式學習演算法會指示機器分析已標記的資料，找出可套用至未標記資料的相對屬性。
- 如果預測出來g的值是z，但實際值是y，而L(z, y)這個量是其間的損失。
- 隨著企業能支配的資料量增加，演算法也會變得更加成熟，企業便能夠推出更加個人化的行銷活動，讓業務瞄準的客群更接近理想客群。
- 企業若能更深入了解顧客流失現象，便能提供最適合的折扣、採取最有效的電子郵件行銷活動，並實施其他高針對性的行銷計畫，讓高價值顧客不斷回購更多產品或服務。
- 非監督式學習的常見應用包括臉部辨識、基因序列分析、市場研究和網路安全性。
- 推薦引擎運用機器學習演算法篩選大量資料，藉此預測某為顧客購買某件商品或喜歡其提供的內容的可能性有多高，接著為使用者提供客製化建議。
成功的行銷手段不外乎是在對的時間為對的客戶提供最適合的產品。 不久前，行銷人員在進行顧客分群時，還是仰賴直覺，將顧客分門別類並展開高針對性的行銷活動。 監督學習2023 企業若能更深入了解顧客流失現象，便能提供最適合的折扣、採取最有效的電子郵件行銷活動，並實施其他高針對性的行銷計畫，讓高價值顧客不斷回購更多產品或服務。
監督學習: 公司相關
在將資料分群的過程當中，先使用有標籤過的資料先切出一條分界線，再利用剩下無標籤資料的整體分布，調整出兩大類別的新分界。 如此不但具有非監督式學習高自動化的優點，又能降低標籤資料的成本。 比如說演算法「集群」（Clustering），給機器一個 1000 名的顧客資料表（含性別、生日、職業、教育…），機器會自動爬梳出隱含的資料規律將這 1000 人分群。 其主要目的在於找出比較相似的資料聚集在一起，形成集群（Cluster）；而相似性的依據是採用「距離」，相對距離愈近、相似程度越高，被歸類至同一群組。 美國普林斯頓大學李飛飛與李凱教授在 2007 年合作開啟了一個名為「ImageNet」的專案，他們下載了數以百萬計的照片、處理並分門別類標示好，供機器從圖像資料中進行學習。
當演算法的期望目標屬於固定或二元結果時，機器便可依範例學習。 但是在期望結果不確定的情況下，系統必須透過經驗和獎勵來學習，在強化學習模式中，「獎勵」是數字，並設計為演算法應收集的目標。 至於「非監督式學習」應用的資料無需被定義，因此只有特徵沒有標籤，若是以前述案例而言，此時演算法僅能根據特徵區分出兩大類型，然而，卻無法得知哪一個類型分別為哪一種。
監督學習: 什麼是半監督式學習？
在數位轉型專案中取得理想成效的公司，需要持續不懈地評估現有資源和技能，並確保在開始之前已建立正確的基礎系統。 監督學習計劃可能包括領導風格、衝突解決、溝通策略、績效管理等主題。 這和前面三種類型不同的地方在於，增強學習並不是一次給予全部資料先讓機器分類，而是不斷餵給機器資料，透過經驗讓機器不斷修正。
部分其它機器學習分支有著相同動機，但是遵從不同的假設和方法，例如主動學習（英語：Active_learning_(machine_learning)）和弱監督學習。 將無標籤樣本和少量有標籤樣本同時使用時，會對學習的準確性產生極大改善。 為特定問題獲得有標籤的數據通常需要熟練工（例如轉錄音頻片段）或進行物理實驗（例如確定蛋白質的三維結構，或者確定特定地點是否有油氣）。 由此，獲得有標籤樣本的成本往往較高，獲取大型的、完全標註的樣本集是不可行的；同時，獲取無標籤的樣本成本往往相對較低。 半監督學習在機器學習和人類學習的建模方面也具有理論價值。 這種機器學習之所以稱為「深度」，是因為包含許多層神經網路，以及大量複雜且離散的數據。
監督學習: 機器學習的三個種類
承如人工智慧、機器學習、深度學習介紹， 機器應用相當廣泛，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、語音識別、手寫識別等等。 另一個挑戰來自機器學習模型，演算法及其輸出相當複雜，人類無法解釋或理解，這就是所謂的「黑盒子」模型，當公司發現自己無法判斷演算法得出特定結論或決定的方式和原因時，便會造成風險。 而非監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 而機器學習正是讓機器具有人類識別、思考等方方面面的能力，其中監督學習是最常見的一種機器學習，它的訓練數據是有標簽的，訓練目標是能夠給新數據（測試數據）以正確的標簽。
除了以上三種機器學習外， 還有學者提出「半監督式學習」， 至於選用哪種方法預測， 取決於資料型態與問題本身。 在訓練的過程中告訴機器答案、也就是「有標籤」的資料， 比如給機器各看了 1000 張蘋果和橘子的照片後、詢問機器新的一張照片中是蘋果還是橘子。 可以，但是應該將其作為一項企業層級的任務，而不僅僅是 IT 升級。
監督學習: Written by 行銷資料科學
監督式學習演算法會以範例訓練機器，學習模式包含「輸入」和「輸出」資料配對，其中輸出會標示期望值。 假如目標是希望機器能辨識雛菊和三色堇的差異，一組二元的輸入資料組會包括一個雛菊影像和一個三色堇影像，這個特定組的期望結果是找出雛菊，因此雛菊會預先標識為正確的結果。 機器學習包含不同類型的學習模式，並使用各種演算技術，根據資料的性質和期望結果，可以採用監督式、非監督式、半監督式或強化式共四種學習模式。 在各個模式中可以套用一或多種演算法技術，取決於使用的資料集和預期結果。 機器學習演算法主要用於分類事物、辨識模式、預測結果，並做出周全的判斷。 分析複雜且難以預測的資料時，您可以選擇使用一種演算法，或是組合多種演算法以達到最佳的準確性。
現在假設我們想要預測客戶的性別，我們便可將客戶性別作為我們的標籤，我們將其他的數據做為特徵(feature)來進行預測。 而這個問題則是一個二元分類(binary classification)問題。 現在假設我們想知道坐在角落的那組客人會給多少小費，但我們手中只有該客人帳單的金額，我們就能利用監督式學習來進行預測。 而這個問題將是一個回歸(regression)問題。 我們來舉一個例子，下圖是工作年資(Job tenure)以及收入(Income)的散佈圖(scatter plot)，我們希望在其中找出年資與收入的關係，並觀察是否有人晉升加薪得比較快。
