開法者可以快速的進行 Python Flask API 的開發。 特徵萃取（Feature Extraction）是從資料中挖出可以用的特徵，比如每個會員的性別、年齡、消費金額等；再把特徵量化、如性別可以變成 0 或 1 ，如此以來每個會員都可以變成一個多維度的向量。
前面在主成分分析（PCA）時談到「降維」的方法，但對符合高斯分佈的樣本點比較有效，那麼對於其他分佈的樣本，則是適合用「主元分解」的 ICA。 機器學習使用 PCA 達到降維的目的，主要是為了避免「維數災難」，或稱「維度詛咒」，指當維度增加時，分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題：在機器學習問題中，模型預測能力會隨著維度的增加而減小。 主成分分析 PCA 是一個在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。 降維（Dimension reduction）是當資料維度數（變數）很多的時候，嘗試讓維度數（變數）少一點，但資料特性不會差太多的方法。 決策樹原先作為決策分析中的方法，指的是每個決策都可能引出複數的事件，最後通向不同結果，視覺化後的圖形很像樹的枝幹，故稱決策樹。 線性回歸源自於統計學的方法，通過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。
監督式學習非監督式學習: 監督學習
隨機森林可以視為決策樹的延伸，可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成，並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。 其想法就是結合多個「弱學習器」（即決策樹）來建構一個「強學習器」模型。 這種方法被稱為「集成」（Ensemble Method）。 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）。 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。
範例包括組織大型資料封存、建置推薦系統，以及依據客戶的購買行為分組客戶。 非監督式學習中的機率密度技術預測輸出值在被視為正常範圍 (對於輸入而言) 內的可能性或機率。 例如，伺服器機房中的溫度計通常記錄一定度數範圍之間的溫度。 但是，如果依據機率分佈，溫度計突然測量到較低的溫度，則可能表明設備故障。
監督式學習非監督式學習: 設計思維 × 人工智慧
邏輯迴歸的一個範例是依據學生登入教材軟體的次數預測其在某個學習單元是通過還是失敗。 根據你要分析的問題和手上現有的資料，才能想清楚你該用哪種學習演算法，之後我再慢慢依序介紹這三種學習法中，有哪些著名的演算法實作方式。 當然，也有人提過半監督式學習(Semi supervised learning)，這是資料中少部分有標記，大部分沒有標記的一種學習方式，但我認為先瞭解上面三大類學習方式已算很足夠了。 介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習演算法，可以看出從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。 ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、經過混合後成為現有資料，因此期望能夠從手中的資料，回推出是哪些獨立的分配。 例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」（cocktail party problem）：描述給定混合信號，如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。
例如：給機器一堆雞跟鴨的照片，機器必須自己去判斷哪個是雞哪個是鴨並進行分類，依照自行分類的特徵學習出來的模型去判斷一張機器沒看過的照片得出是雞還是鴨，但也有可能因為有些不重要的特徵被過度放大，導致結果不理想。 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？
監督式學習非監督式學習: 監督式學習是什麼？原來是人工智慧的核心技術！
但是，自監督式學習是，給多少資料就有多少資料能觀察，一個樣本能產生上百萬個位元的預測回饋，就像整個蛋糕本身，這是其他學習方法不能及的。 Yann LeCun再次來臺開講，揭露對深度學習未來發展的觀察和預測，全場爆滿，結束後的講臺上仍聚集了大批學術粉絲和聽眾輪番提問。 我們從演講、會後提問和採訪中，整理出10個問題，可以快速了解他力推的自監督式學習。 LLM 是一種人工智慧技術，其目的是理解和生成人類語言。 我們可以把它想像成一個高級的「文字預測機器」，但它們並不真正理解語言。 餐飲業缺工是業內共同的困境，但也顯示出「留才」的重要性，藉由導入 NUEIP 人易科技的人資管理系統，健全企業的人資管理，不僅能有效提升員工心中對公司的認同，還能強化整體外部的品牌力。
在大型交易資料集中包含已標記資料的子集，其中專家已確認存在欺詐性交易。 為了取得更準確的結果，機器學習解決方案將首先使用未標記的資料訓練模型，然後使用已標記的資料進行訓練。 叢集非監督式學習技術將某些資料輸入組合在一起，因此它們可以歸類為一個整體。 叢集的一個範例是識別不同類型的網路流量，以預測潛在的安全性事件。 監督式學習非監督式學習2023 線性迴歸是指依據一個或多個輸入，從連續規模預測值的監督式學習模型。
監督式學習非監督式學習: 監督式學習(Supervised learning)：
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。 簡單來說，若輸入資料有標籤，即為監督式學習；資料沒標籤、讓機器自行摸索出資料規律的則為非監督式學習，如集群（Clustering）演算法。 每年，史丹佛大學都會舉辦 ImageNet 圖像識別競賽，參加者包括了 Google、微軟、百度等大型企業，除了在比賽中爭奪圖像識別寶座、同時測試自家系統的效能與極限。 如今的機器從海量資料中學習後，能辨別出的不僅僅只有貓了，從路燈、吊橋、奔跑的人、狗狗… 電腦終於學會如何「看」這個世界。
- 邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍，如 Sigmoid 函數。
- 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。
- 甚至是垃圾郵件過濾（判斷要不要把郵件丟到垃圾桶）、股市漲跌（判斷特定情境下這檔股票會漲會跌）、醫療病徵判斷（判斷有了這些症狀後, 患者有得病沒得病）… 各產業領域皆可應用機器學習技術。
- 59歲的臉書首席AI科學家Yann LeCun，從大二第一次接觸到機器學習點燃好奇心之火至今，大半輩子都投入了這個領域，也在機器學習、計算機視覺、移動機器人和計算神經科學等領域都有許多貢獻。
- 我們希望將資料分成快速以及一般組，但原始資料中是混雜的，並沒有給我們標籤，因此這個案例是屬於非監督式學習。
在使用帶有房屋位置、房齡和房間數量變數的一組歷史銷售訓練資料訓練模型之後，就可以依據這些變數來預測房屋的價格。 監督式和非監督式機器學習 (ML) 是 ML 演算法的兩個類別。 ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 上回我們完成了一項人工智慧的應用—影像辨識中的CNN，他是屬於機器學習中的監督式學習，機器學習大致可以分為監督式學習以及非監督式學習，其實兩者最大的差別就是有沒有標籤的存在。 聚類時，需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起，一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類，因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。 半監督式學習是將少部分資料進行標記，機器透過少部分標記的資料來找出其特徵並對其他未標記的資料進行分類，相較於非監督式學習，半監督式學習的正確率相對較高。
監督式學習非監督式學習: 時間序列的AI介紹
加強科技創新全鏈條管理，推動基礎研究與人才培養更好結合，發揮企業技術創新主體作用，營造有利於成果轉化的良好應用生態。 加強科技管理工作協調聯動，協調好部門間、央地間、軍地間的關係，形成工作合力。 監督式學習非監督式學習2023 錨定科技強國建設戰略目標，以「釘釘子」精神推進重點任務落實落地。 例如：給機器一堆雞跟鴨的照片，但只告訴機器其中幾張照片哪個是雞哪個是鴨，讓機器自行依據那些標準答案來分類剩下的照片，依照學習出來的模型去判斷一張機器沒看過的照片得出那是雞還是鴨。 例如：給機器一堆雞跟鴨的照片告訴機器哪個是雞哪個是鴨，然後讓機器自己透過特徵去學習，依照學習出來的模型就可以去判斷一張機器沒看過的照片得出那是雞還是鴨。
常見的非群演算法有 K-Means 與 Hierarchical Clustering。 這也是非監督式學習常見的演算法，因為文章篇幅關係這次就不探討分群改留到下次討論。 監督式學習非監督式學習 為什麼我們需要訓練一個模型來模擬預測t-SNE降為後的輸出呢？ 因為大筆資料的降維需要浪費很多計算資源與時間，第二步驟光是降維六萬筆資料就耗時6小時(CPU版本)。
監督式學習非監督式學習: 監督式學習：「分類」和「迴歸」的介紹與比較 – 機器學習兩大學習方法 (一)
監督式的學習最常見的方法就是集群分析(Cluster Analysis)，目標是根據特徵(feature)就把資料樣本分為幾群。 決策樹監督式機器學習技術取得一些給定的輸入，並套用 if-else 結構來預測結果。 監督式學習非監督式學習2023 例如，如果客戶在註冊後沒有存取應用程式，則該模型可能會預測客戶流失。 或者，如果客戶在多個裝置上存取應用程式，且平均工作階段時間超過指定的閾值，則模型可能會預測客戶保留。 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。
放眼市面上的人資管理系統，鮮少有能同時兼顧兩邊人事需求的選項。 在多方比較後，迷客夏導入人易科技的 nuHRM 人資管理系統，透過數位轉型提升管理效能、簡化人資部門的工作流程，讓 HR 可以更加專注在組織人才發展作業。 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。
監督式學習非監督式學習: 分割式分群（Partitional Clustering）：以 K-Means 演算法 為例
它的個性單純、踏實，大部分的事情你必須先跟它解釋夠多遍，它才有足夠的判斷力做出決定。 舉例來說，你今天帶著它來到公園，為了讓他了解什麼是植物，你指向榕樹、矮樹林、灌木叢與草地，看！ 這些都是植物，接著指著天空、汽車和房子說這些不是植物，帶著它認識大部分的物件後，大兒子最終找到了規律(綠色、有根或葉)，學會了如何判斷什麼是植物。 在類神經網路中，生成對抗網路（GAN）、自組織對映（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。
- 現今的深度學習方法，雖能帶給人類許多新科技應用，卻無法創造出「真正的」人工智慧，也就是具備常識、聰明、敏捷且靈活的AI。
- 例如資料常態分佈或是離散分佈而做出相對應的資料清理與正規化等。
- Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。
- 一般只要父母帶小孩看看貓、或貓咪的圖片，只要看到就告訴孩子這是貓，當小孩把老虎看成貓時進行糾正，久而久之，我們就自然地「學」會辨識一隻貓了。
- 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。
1965 年 Intel 創始人摩爾觀察到半導體晶片上的電晶體每一年都能翻一倍。 但，我們可以用非監督式學習來把袋子裡的蘋果通過色相的相似度分成兩群，這讓我們在不需要專家以及領域知識的情況下完成任務。 鑒於我們不是農業專家我們也許看不出差別，即使有色相檢測儀也無法透過色相精準判斷不同品種。 PCA 演算法可以不用做特徵分解，而是做 SVD 來完成，在樣本量很大的時候很有效。 實際上 Python 的免費機器學習庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。 例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為 0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為 1。
監督式學習非監督式學習: 強化學習(Reinforcement learning)：
他強調，加強中央對科技工作的集中統一領導，健全新型舉國體制。 加強對科技工作重點環節的統籌，健全國家科技規劃、計劃體系，強化科技創新資源統籌，形成系統完整的科技政策體系。 監督式學習(supervised learning)為機器學習的主要分支之一。 在人工神經網路中，生成對抗網絡（GAN）、自組織映射（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。 人易科技將在下半年推出企業流程管理系統（Business Process Management），打造高效的流程管理，化繁為簡，協助企業專注在核心的事務上。 伴隨著企業快速地發展，數位化系統的導入，絕對是不可或缺的一環，企業必須積極導入數位化工具，提升企業營運效率，回應疫情後逐漸回流的人潮，以及全球快速變遷的局勢。
假設你經營某個社群網站，迴歸能處理的問題如：根據過去 app 的 DAU (daily active users)、MAU (monthly active users) 等數據預估下一個月的 DAU / MAU。 然後，可以將模型整合到應用程式中，以便即時且大規模地產生推論。 相較之下，非監督式學習演算法使用未標記的資料來進行訓練。 這些算法會掃描新資料，並在未知的輸入值與預先確定的輸出值之間建立有意義的聯繫。
監督式學習非監督式學習: 監督式學習-機器學習基礎
範例包括垃圾電子郵件分類、影像辨識，以及依據已知歷史資料預測股票價格。 降維是一種非監督式學習技術，可以減少資料集中的特徵數量。 該技術通常用於預先處理其他機器學習函數的資料，並降低複雜性和開銷。 例如，該技術可能會在影像辨識應用程式中模糊或裁切背景特徵。 非監督式機器學習是指在沒有任何已標記輸出資料的情況下提供演算法輸入資料。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和輸出。
例如，資料可能是手寫數字的影像，這些影像會加上註解，以指示其所代表的數字。 監督式學習非監督式學習 只要有足夠的標記資料，監督式學習系統最終會辨識出與每個手寫數字關聯的像素和形狀叢集。 即使一般現實世界的資料通常無法滿足貝葉斯理論的假設，但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用，因其簡單高效，而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。
監督式學習非監督式學習: 模型選取
隨著訓練的資料量夠大時，當一筆新資料輸入電腦中，比如特徵具備白色鐘形菌傘、分布在腐木上、杏仁味的香菇，電腦即會判斷這朵香菇有沒有毒、有毒或沒毒的機率有多高了。 與單獨使用已標記資料集相比，如果結合監督式和非監督式學習技術，則可以取得更高的準確性和效率。 而在機器學習中，決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構，每個內部節點表示一個評估欄位，而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果，每個則葉節點代表不同分類的類別標記。 隨著人工智慧的深入發展，沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯，為了突破這個瓶頸，「機器學習」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一，也發展出各種機器學習的演算法。 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。
決策樹的主要功能，是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構，並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則，也能利用來做樣本的預測，同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點。 除了進行線性分類之外，SVM 還可以使用核技巧（kernal trick）進行非線性分類，將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。 據新華社報導指出，丁薛祥稱，要全面貫徹中共二十大精神，加快推進高水準科技自立自強，為中國式現代化提供堅實戰略支撐。
監督式學習非監督式學習: 應用
為了產生給定的結果，該解決方案取得一些給定的輸入，並基於調整資料加權執行一層或多層數學轉換。 在監督式學習中，可以使用一組輸入資料和一組對應的配對已標記輸出資料來訓練模型。 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。 聚類分析是統計資料分析的技術，後來在如機器學習等領域受到廣泛應用。 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類，分成不同的組別或子集（subset）。 聚類有很多種方法，常見的如 K-means、層次聚類（Hierarchical clustering）、譜聚類（Spectral Clustering）等等。
像是我們上回才做完的CNN模型便是透過我們給定的貓與狗的標籤去做學習，最終才透過這些學習成果去做預測。 而監督式學習的學習方式則是根據分類，將特徵相似的一群資訊自我標示成相同類別，最終利用該分類去判斷、預測目標屬於什麼類群，常見的演算法為K-平均演算法。 在非監督式學習中資料的來源就非常的重要，通常我們會先做探索式資料分析（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA）來做資料的視覺分析。 做EDA有他的好處，首先你可以對資料有初步的認識，並且可以透過資料視覺化來觀察分布狀態。 例如資料常態分佈或是離散分佈而做出相對應的資料清理與正規化等。
機器學習便是模仿人類學習的方式, 透過觀察 (data) 學習 (取出特徵、經過計算處理) 後得到有意義的技巧 (提升某項可以量化評估的表現)。 就像網路上有大量的資訊，我們人透過這些大量的資訊去學習分辨什麼是好的什麼是壞的，而為了讓電腦也跟人的腦袋一樣去學習這些資訊、分辨資訊，這樣的演算法就是機器學習，也就是實現人工智慧的一個途徑。 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。 非監督式學習在應用上不若監督式學習廣泛，但非監督式學習在資料探勘初期時，可被用來探索龐大的客戶群中存在哪些自然群體，而這些群體可能又能轉而提示我們其他的資料分析方法。 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。
