什麼是機器學習?

訓練機器以人類方式分析和學習資料的科學。

什麼是機器學習,機器學習又如何運作?

機器學習 (ML) 是使用資料的數學模型來協助電腦學習,而不需要直接指示的程序。人們認為其為人工智慧 (AI) 的一部份。機器學習會使用演算法來識別資料中的模式,接著使用這些模式建立能導出決策的資料模型。資料和經驗愈多,機器學習的結果也就愈準確,就和練習愈多成果愈好的道理相同。

在資料不斷變化、要求或工作的本質不斷轉移,或是實際上不可能為解決方案編碼的情況下,適應能力良好的機器學習服務就成了最佳選擇。

機器學習與 AI 的關聯性

人們認為機器學習是 AI 的一部份。「智慧型」電腦的思維近似人類,會自行完成工作。訓練電腦模仿人類推理的其中一個方式是使用神經網路,其為一系列以人腦為基礎定型的演算法。

機器學習與預測性分析的關聯性

雖然機器學習是一種預測性分析,但值得注意的是機器學習可以輕鬆透過即時更新獲得更多資料。預測性分析通常會搭配靜態資料集使用,且更新必須重新整理。

機器學習與深度學習的關聯性

深度學習是特化的機器學習,會使用神經網路 (NN) 帶出回答。深度學習能如人腦般分類資訊來自行判斷準確度,進而產生了一些最接近人類的 AI。

機器學習的優點

機器學習的應用方式很多,而且可能性仍在持續延伸。以下是企業利用機器學習專案獲得的一些絕佳好處:

發掘見解

機器學習可協助識別結構化和非結構化資料中的模式和架構,協助了解資料代表的意義。

改善資料完整性

機器學習相當適合用來進行資料採礦,且能進一步發展,隨著時間改善能力。

增強使用者體驗

自適性介面、目標式內容、聊天機器人和語音虛擬助理,均是機器學習協助將客戶體驗最佳化的範例。

降低風險

機器學習會隨著詐騙策略不斷進步,監視及識別新的模式,在嘗試成功前捕捉。

預測客戶行為

機器學習可以挖掘客戶相關資料來協助識別模式與行為,能讓您將產品建議最佳化,並提供最好的客戶體驗。

降低成本

機器學習應用程式為進流程自動化,可節省時間和資源,讓您的小組專注於最重要的事物上。

機器學習技術

人們在機器學習方面主要使用三種技術:

監督式學習

將標籤或架構提供給資料集,資料扮演老師的角色並「訓練機器」,來提高預測或角色的準確度。

非監督式學習

不將任何標籤或架構提供給資料集,透過將資料分組至叢集來尋找模式和關聯。

增強式學習

代表某人或某物行事的電腦程式,扮演了代理人的角色取代人類操作,經由意見反應迴圈來協助判斷結果。

機器學習解決問題的運作方式

以下概述用於解決問題的機器學習流程:

步驟 1:收集並準備資料

找出資料來源後,就會編譯可用的資料。您擁有的資料類型可協助判斷您可使用的機器學習演算法。檢閱資料的同時,系統會完成識別異常、開發結構和解決資料完整性問題的作業。

步驟 2:訓練模型

準備的資料會分成兩個群組:訓練組和測試組。訓練組佔了大部分資料,會用來將機器學習模型調整至最高精確度。

步驟 3:驗證模型

準備好選取最終資料模型時,會使用測試組來評估效能和精確度。

步驟 4:解譯結果

檢閱結果來尋找見解、得出結論及預測結果。

機器學習的用途有哪些?

預測價值

迴歸演算法在識別原因和變數效果方面相當實用,會從值建立模型,模型常用來預測。迴歸研究能協助預測未來,可協助推測產品需求、預測銷售狀況或預估行銷活動結果。

識別不尋常事件

異常偵測演算法可準確指出預期標準外的資料,通常會用來找出潛在風險。設備故障、結構缺陷、文字錯誤和詐騙,均是機器學習能用來解決問題的範例。

尋找結構

將演算法叢集化通常是機器學習的第一步,會在資料集中展現基礎結構。叢集化常用於市場區隔,能將常見項目分類,來提供可協助選取價格和推測客戶偏好的見解。

預測類別

分類演算法能協助判斷資訊的正確類別。分類和叢集化相似,但相異之處在於其會應用於監督式學習,其中會指派預先定義的標籤。

機器學習工程師的工作是什麼?

機器學習工程師會將來自各種資料管線收集的未經處理資料,轉譯成可以視需要套用及調整的資料科學模型。機器學習工程師會將該結構化資料連線到與他們共事之資料科學家所定義的模型。此外,機器學習工程師也會開發演算法,並建置可讓機器、電腦及機器人處理傳入資料並識別模式的程式。

初步認識機器學習演算法

機器學習演算法會在資料中尋找模式,來協助資料科學家解決問題。機器學習演算法可以預測價值、識別不尋常的事件、判斷結構以及建立類別。根據擁有的資料類型和需要的結果,將會使用不同的演算法。演算法通常會依技術 (監督式學習、非監督式學習或加強) 或演算法家族 (包括分類、迴歸和叢集) 分組。深入了解機器學習演算法

各種產業使用機器學習的方法

各行各業都在以各種不同的方式利用機器學習。以下是機器學習在關鍵產業中的一些範例:

銀行與金融

風險管理和詐騙保護,是機器學習在財務相關領域展現價值的關鍵區域。

醫療保健

診斷工具、病患監視和預測傳染,是機器學習協助改善病患照護的其中一部份範例。

運輸

交通異常識別、遞送路線最佳化和自動駕駛汽車均是機器學習打造正面交通影響的範例。

客戶服務

回答問題、測量客戶意圖,以及提供虛擬協助,都是機器學習如何支援客戶服務產業的範例。

零售業

機器學習能協助零售商分析購買模式、將供應項目和定價最佳化,以及使用資料來改善整體客戶體驗。

農業

開發機器人來解決勞動力短缺問題、診斷植物疾病和監視土壤的健康,均是機器學習能夠改善農業的方式。觀看此影片,來透過範例了解機器學習如何協助提升農民的作物收成 30%

尋找機器學習平台的重點

選取機器學習平台時,請尋找具有下列功能的解決方案:

雲端運算

雲端因為容易設定和部署,所以非常適合用來處理各種大小的工作負載,能讓您將資料來源連線以及視需求調整,而不需要進階知識。

易用的開發環境

適合所有技能水準且具有易用撰寫選項的理想平台。不論您是在程式碼複雜的環境中作業,或是偏好不需要任何編碼經驗的自動化工具和拖曳介面,這都應能協助您了解機器學習的優點。

熟悉機器學習架構的內建支援

不論是 ONNX、Python、PyTorch、scikit-learn 或 TensorFlow,都能尋找可運用慣用工具的平台。

企業級安全性

尋找具備企業級治理、安全性和控制,能保護您基礎結構的平台。

讓機器學習模型更快上市

利用機器學習的無程式碼自動化機器學習功能、開放原始碼支援和強固的 DevOps 來簡化建置和部署模型的作業。