機器學習是人工智慧的一個分支。
透過以往資料的學習，找到資料的特徵規則後，建立數學統計模型，對之後輸入的資料進行分析與判斷的一種人工智慧。
機器學習主要可以分成兩大類:
特徵導向:
-非監督式學習:人類在輸入訓練資料時，無統一標準答案(標籤)給機器參考，而是機器透過特徵值自行歸納出規則。
-半監督式學習:機器採用部分非監督式、部分監督式學習的混合演算法。
-監督式學習:人類在輸入訓練資料時，有統一標準答案(標籤)給機器參考，透過學習後，機器可以自行判斷及修正。
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回饋導向:
-增強式學習:機器隨著環境的變動，逐步調整其行為，並評估每一個行為所得到回饋是正向或是負向的。
十三分鐘略懂 AI 技術：機器學習、深度學習技術原理及延伸應用
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