淺談Alphago所使用的技術
1.深度學習
是類神經網路的技術之一，只要將資料輸入類神經網路，它就能自行抽出特徵的人工智慧。輸入所有棋盤資料，在各層抽出特徵。大量的訓練樣本+龐大的計算能力+靈巧的神經網路結構設計。
2.機器學習
優化和儲存是機器最擅長的部份，相較無得到思考方式或最新的知識，機器學習應該說是能調整被設定好的思考方式。
3.非監督式學習
與監督式學習不同的是，非監督式學習需要提供適合學習的環境，也不需要指令與標準答案，因如果由人來設定標準答案，人工智慧就無法超越設定者的聰明程度。
4.強化學習
自己辨識行動結果，自己嘗試錯誤，再從中找出最佳行動，是學習中最實用的方法之一。
參考資料:從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念
iThome鐵人賽
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