很潮的詞 : 人工智慧
並不是最近才有的(新詞彙)，早在1950年代就出現，也就是爸爸媽媽的那個年代。
而人工智慧是人們一直想達成的目標: 希望機器跟人一樣聰明。

那如何達成 這個科技電影時常會有的 場景 [機器人vs人類的對決] 呢?
在1980年代，有了機器學習的手段可以達成人工智慧這個目標。
機器學習 顧名思義 : 讓機器具有學習的能力
而 機器學習的其中一個方法就是 2010年代提出的深度學習。

[統整]

old-style (50年前) 人工智慧 => hand-crafted rules
由程式設計師先把機器建好很多個規則，而機器的運作就造這個規則，但是
會有侷限性。可能寫了很多很多的規則也不足以應付 的複雜度出現。

[趨勢] 以ML的手段達成，教機器怎麼去學習，給他資料，去找出無限多個functions當中的最好的function。

擬人化的說法
教一個嬰兒學習語言，看到媽媽，說媽媽；看到爸爸，說爸爸。

更容易理解的書法 // 我覺得 //
從資料中找到一個適合的function。
ML 近似於 Looking for a Function From Data.

假設已存在 一個function set (Model) ，藉由 Input/Output (Trainning Data) 去評估 function set 哪些
function 是好的 ，哪些是不好的，最後挑出一個最好的function。使用那個最好的function(f*)，去做舉一反三的testing (不在訓練當中，也可知道結果是什麼)。

[三步驟]
Step 1 : 定出一個 Fuction Set
Step 2 : 讓 Machine 衡量 function 好壞
Step 3 : 有一個好的 algorithm 可以挑出最好的function

Ref Video :
ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning