機器學習是什麼，為什麼重要？
機器學習這種 AI 方法論，用於讓系統透過資料分析與模式辨識的方式完成任務。
機器學習的目標是讓使用 AI ML 模型的系統，在不需要額外的程式設計或其他人為干預的情況下，即可動態回應新資料。這種應變能力結合持續的迭代，讓系統的回應與動作與時俱進。
機器學習應用正快速普及，對諸多產業產生深遠的影響，包括醫療保健、教育、汽車，以及日常生活與通訊。
傳統機器學習
直到最近為止，機器學習還是依賴資料建模與分析技術，包括迴歸、支援向量、決策樹和其他統計方法。這種方法屬於古典機器學習。
在古典機器學習，必須仰賴人類專業知識，從資料集設計和挑選相關特徵，並且將用於將訓練機器學習演算法的資料標記或結構化。
古典機器學習對於結構化的小型資料集格外有效，而且相較於深度學習等進階機器學習方法，運算資源需求通常較低。
古典機器學習的特性之一是它可解釋。這表示開發者通常可以理解 AI 機器學習模型做出某些決策或預測的理由，並且能更輕鬆適時調整參數或流程。
機器學習 vs. 深度學習
較廣泛的機器學習類別還包含現代方法，這類方法較複雜且需要處理大量資料，而且較無法解釋。
深度學習是機器學習的分支，可以針對複雜資料集中的多層次模式建模。深度學習演算法可偵測原始資料中的特徵並加以分類，因此開發者不需要運用人類領域的專業知識，即可識別或標記每個特徵。
深度學習通常需要大量資料，才能獲得良好的效能。這是因為演算法必須識別許多參數並加以分類，而且資料集必須有大量的這些參數，才能訓練模型。具有三層以上的深度學習系統稱為神經網路，因為它們模仿人類神經系統互連的節點。
深度學習模型（尤其是深度神經網路）看似不透明，猶如「黑盒子」，因為演算法極為複雜，難以理解模型究竟如何導出特定決定。稱為可解釋 AI（XAI）的過程和方法，正用於提升深度學習模型決策的透明度，這對於在這些 AI 系統建立信任和問責機制非常重要，對於受監管的產業尤其如此。
機器學習的優勢
機器學習是所有 AI 使用案例的基本元件，其功能正在轉變人們工作、創作和互動的方法，以及企業的運作方式。
機器學習可以促進自動化的個人化的互動，例如聊天機器人和推建系統，協助顧客蒐集資訊，更快根據資訊做出決定。
機器學習將過去需要人為干預的例行性任務自動化，有助於節省時間並提高效率。在許多情況，ML 驅動的流程比人工處理的流程快，也更精確，不僅可以產生更好的結果，還可讓員工轉而投入更具挑戰性與創意的工作，完成這類電腦無法完成的任務。
機器學習也可以用於識別模式與趨勢，偵測異常狀況或預測未來事件。這些功能讓各式各樣的創新解決方案能夠簡化或自訂流程，例如在製造業，或是在能源產業，為規劃提供資訊，根據預測的需求調整電網。
機器學習運作方式
機器學習仰賴統計技術識別資料中的模式，並且據以採取行動，不需人工介入。ML 演算法接受訓練時接觸過相關資料集，可完成特定任務。訓練期間可透過迭代方式將演算法最佳化，改善其預測和決策的準確性。資料的品質和數量，以及演算法的應變能力，是最終 AI 模型成功與否的重要關鍵。
機器學習方法
機器學習有四種主要方法或類型：
- 監督式學習：演算法訓練時使用標記的資料集，意味著每個訓練範例都搭配輸出標記。演算法會學習從輸入資料預測輸出。
- 非監督式學習：系統在沒有明確指令下輸入無標記的資料。系統必須從資料本身學習模式和結構。
- 半監督式學習：這種方法同時使用標記和未標記的資料進行訓練。通常，少量的標記資料會與大量未標記的資料配對。
- 強化學習：演算法會在動態環境中嘗試達成目標時學習。例如駕駛汽車或玩互動式遊戲。系統在探索問題空間的過程中，收到關於其動作的意見反應。
機器學習演算法
機器學習演算法是指用於資料，負責辨識模式、分類和預測的一系列指令。各種機器學習演算法範例如下：
- 線性迴歸：這個演算法根據先前資料點的線性關係預測未來資料點。
- 邏輯迴歸：這道程序根據獨立變數估計未來資料點的機率。
- 叢集演算法：這種演算法可根據資料點的相似性將資料點分組。
- 決策樹︰決策樹使用一系列條件測試將資料分類為不同的子類別。
- 隨機森林：這個演算法彙總諸多決策樹的回應。
機器學習工具和架構
AI 開發者運用各種工具、框架和預先編寫程式碼的程式庫建立機器學習軟體。機器學習以程式設計語言（例如 Python 和 C++），以及專為統計分析所設計的 R 執行。TensorFlow 和 PyTorch 都是機器學習框架的範例，包含整合成一套的資料庫與工具。
機器學習的使用方式
AI 機器學習用於一系列運算任務中，這些任務太複雜，無法透過明確的規則型演算法管理。這類複雜的應用範例包括語音辨識、電腦視覺、推薦系統和詐騙偵測。
機器學習使用案例
客戶服務
機器學習方法用於簡化和改善客戶服務的各層面，尤其是線上服務供應商。
大型語言模型（LLM）是為瞭解、翻譯和生成類似人類撰寫之語言的深度學習模型，也是支撐語言和文字導向工具（如語音轉文字、語音助理、聊天機器人及生成式 AI（GenAI）應用程式）的基礎動力，協助將客戶服務功能自動化。
線上零售業和服務供應商也部署推薦系統改善客戶服務與互動。推薦系統仰賴機器學習和資料過濾技術，所以能夠根據使用者過去的選擇、意見反應、互動，以及其他個人檔案相似使用者的類似模式，針對使用者想要的內容類型做出正確的預測。
製造
製造業的品質控制系統由電腦視覺輔助，而電腦視覺則仰賴機器學習和深度學習。電腦視覺在許多工業環境解讀視覺資料，以偵測瑕疵與異常、監控流程、加速回應，並且產生寶貴的深入解析，而且經常以近乎即時的方式進行。
金融服務
機器學習方法在金融業和銀行業利用模式辨識簡化和改善多種活動，例如詐騙偵測、法規遵循、個人化銀行業務、付款處理，甚至是自動股票交易。
機器人流程自動化（RPA）
AI ML 驅動 RPA，或是將一向由人類完成的例行和重複性任務自動化。各行各業都有許多 RPA 的應用。舉例而言，在辦公室環境中，RPA 解決方案可以填寫表單、移動檔案、處理交易或生成報告。
如何導入機器學習
若要導入機器學習，組織需要有訓練有素的專家團隊，包括：
- 側重於資料準備與模型開發的資料科學家和資料工程師
- AI 開發者和機器學習工程師，負責撰寫演算法驅動機器學習及處理部署和擴充
- 領域專家運用專業知識，在訓練、微調與部署後期階段，協助稽核機器學習結果，驗證 AI 模型的準確性
此外，組織需要 AI 硬體，協助訓練及執行機器學習解決方案。
然而，各種機器學習的導入方式隨使用案例而異。舉例來說，大公司可能為了支援業務分析，在資料中心執行機器學習，而零售商店則可能在邊緣伺服器執行機器學習程序。
機器學習的挑戰
部分機器學習解決方案可借助預先訓練模型和開源工具導入。然而，在大多數情況下，即使是最小規模的導入也需要自訂。對於剛剛開始採用 AI 的組織而言，可能也不易招募擁有必要技能的團隊成員。
人員到位後，下一個難題是設計或自訂高效的模型。為了防止過度擬合（即模型對訓練資料的解釋過於精確，無法涵蓋新資料）或欠擬合（即模型過於簡單，無法掌握潛在的資料模式），可能需要經過多次反覆調整。在某些情況，模型需要大量資料，才能提高預測的準確性，而額外資料則可能不易取得，而且代價高昂或耗時。
資料安全性則是另一個挑戰。有些機器學習應用程式，例如推薦系統，仰賴使用者的瀏覽器和購買記錄，以及人口統計資料。多層安全性解決方案，包括運用 AI 的解決方案，有助於保護使用者的隱私和個人資訊，以及組織的機密資料和智慧財產。
新的 AI ML 實作也應符合負責任的 AI 實務，才能確保以安全、值得信賴且符合倫理的方式使用系統。
機器學習的未來
AI 的採用尚處於初期階段。AI ML 與支援技術進步迅速，更便於企業採用，進而為其應用與全球影響力開啟了無限的可能性。機器學習未來可望應用於新的使用案例和新的情境。