2020/02/19

機器學習、深度學習是什麼？3分鐘快速掌握兩者差異&運作方式！

一、引言：機器學習與深度學習的重要性
二、機器學習是什麼？
三、深度學習是什麼？
四、機器學習與深度學習的差異
五、結論：未來的趨勢與學習資源

一、引言：機器學習與深度學習的重要性

機器學習（Machine Learning, ML）與深度學習（Deep Learning, DL）正快速改變我們的生活方式。無論是透過語音助理（如 Siri、Google Assistant），還是網購平台的推薦系統，這些技術已經無處不在。或許你曾經好奇：「為什麼當我瀏覽某些商品後，平台總能精準推薦相關產品？」這背後的驅動技術便是機器學習與深度學習。

機器學習和深度學習不僅在生活中發揮重要作用，也對科技、醫療、金融等產業帶來革命性的進步。這篇文章將帶你深入了解這兩種技術，釐清它們的差異，並探討其運作方式。

二、機器學習是什麼？

機器學習是人工智慧領域中一種讓電腦從數據中學習的技術。與傳統的程式設計不同，機器學習不依賴人為設定的固定規則，而是通過對大量數據進行訓練，使機器能夠自動識別模式、進行預測，甚至做出決策。這種方法使得電腦系統能夠通過經驗自動改進其性能，為解決複雜問題提供了強大的工具。

廣義的機器學習的學習方式有以下幾種：

1. 監督式學習（Supervised Learning）：

定義：使用已標記的結構化資料進行訓練
目標：學會依據輸入資料預測未來的內容
應用實例：
- 垃圾郵件分類：利用已標記的郵件樣本訓練模型
- 異常檢測：在金融交易中識別可疑的欺詐行為

2. 非監督式學習（Unsupervised Learning）：

定義：模型不依賴標記數據，自主分析數據結構
目標：識別數據中的隱藏模式和結構，進而進行分群
應用實例：
- 顧客分群：在市場行銷中根據消費行為對客戶進行分類
- 推薦系統：根據用戶行為模式推薦相似的產品或內容

延伸閱讀：監督式學習vs非監督式學習差異在哪？機器學習兩大重點比較！

3. 強化學習（Reinforcement Learning）：

定義：可區分為基於模型與不基於模型兩種。基於模型是「思考在自己所處的狀態下，採取行動時環境會如何變化？另又要獲得怎樣的報酬來決定行動」。而不基於模型則是「不考慮環境下以經驗學習在自己所處的狀態下，應該採取怎樣的行動？且會基於價值或策略下採取行動」。
目標：最大化長期獎勵
應用實例：
- 遊戲AI：如AlphaGo在圍棋中通過不斷對弈學習策略
- 自動駕駛：車輛在複雜交通環境中學習最佳駕駛策略
- 機器人控制：工業機器人學習執行複雜任務的最佳動作序列

4. 遷移學習（Transfer Learning）：

定義：將一個領域學到的知識應用到相關的新領域
目標：減少在新任務上的學習成本，提高學習效率
應用實例：
- 大型語言模型運用：可開發運用於將通用語言模型應用於情緒分析、客戶服務等特定領域的文本分析。
- 電腦視覺：可用於交通識別、農產品辨識等特定的圖像識別任務。

這些機器學習技術使得電腦系統能夠在各種複雜環境中進行智能決策。從股票市場預測到醫療診斷，從個性化推薦到自動駕駛，機器學習和深度學習正在各個領域發揮巨大的效益。這些學習方式使得機器學習在各個領域得到廣泛應用，無論是股票市場預測、醫療診斷，還是個性化推薦，機器學習都能發揮關鍵作用。而隨著深度學習（Deep Learning）的進步，這些技術能夠處理更加複雜的數據，尤其是在非結構化數據（如圖片、語音和文本）的應用上更具優勢。

延伸閱讀：人工智慧有哪些？剖析AI人工智慧應用、技術與未來發展

三、深度學習是什麼？

深度學習是機器學習的進階分支，它的核心是模擬人腦神經元的運作方式。通過「人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN）」的多層結構，深度學習能夠處理大量的非結構化數據，如圖片、語音和文字。

隨著人工智慧（AI）技術的發展，深度學習（Deep Learning, DL）成為了推動AI應用的重要力量。深度學習的崛起源自其高度自動化的特性，顯著提升了機器學習在處理大量數據時的效率與精確性。與傳統機器學習模型不同，傳統機器學習透過探索性資料分析(EDA, Exploratory Data Analysis)進行資料準備進而選擇特徵。然而，深度學習則能夠自動從數據中提取重要特徵，這一點使得它在影像辨識、語音識別以及自然語言處理等領域取得了重大突破。

這種自動化特性賦予了深度學習強大的能力，尤其是在面對大量且複雜的非結構化數據時，如圖片、語音和文字，傳統的機器學習無法輕易處理這些數據，而深度學習的神經網路結構使得這些問題迎刃而解。如今，深度學習已經廣泛應用於多個行業，從醫療影像分析到自動駕駛技術，它正不斷改變著世界的遊戲規則。

深度學習的關鍵概念

要理解深度學習如何運作，首先需要了解一些核心的技術概念。這些概念構成了深度學習模型的基礎：

1. 神經網路（Neural Network）

神經網路是深度學習的核心結構，由多層神經元組成，模仿了人腦的神經系統。每一層的神經元會接收來自前一層的輸入，並進行處理後將結果傳遞到下一層。透過卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）或循環神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）規劃與訓練時參數設定進行調整，就可以自動提取數據中的關鍵特徵，進行複雜的分類和預測任務。

2. 激勵函數（Activation Function）

在如何避免資訊在神經網路傳遞中變多是一個很重要的課題。在神經網路中，激勵函數可允許神經網路進行非線性計算，增加模型訓練的各種可能性，避免模型僵化欠缺彈性。常見的激勵函數包括ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid函數，這些函數能夠幫助網路於訓練過程中非線性方式探索資訊，使模型增加彈性進而提升預測準確性。

3. 深度學習框架

目前有許多專門為深度學習設計的開源框架，這些框架極大地降低了建立與訓練模型的難度。最受歡迎的框架包括TensorFlow和PyTorch。這些工具提供了豐富的API，讓開發者能夠輕鬆構建和優化神經網路，從而快速應用於各種深度學習項目。

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深度學習的應用與影響

深度學習的技術突破已經在眾多領域取得了顯著成果。以下是一些典型的應用場景：

醫療影像分析：深度學習模型能夠自動分析醫學影像，協助進行疾病診斷，如早期癌症檢測、腦部掃描分析等，極大提高了醫療診斷的精確度。
自動駕駛汽車：深度學習用於自動駕駛技術的路徑規劃、障礙物檢測和行人識別，為未來智慧交通提供了重要基礎。
語音識別與自然語言處理：深度學習讓語音助理如Siri、Alexa能夠更準確地識別人類語言，並進行智慧回應。同時，自然語言處理技術也用於聊天機器人、自動翻譯等應用中。

深度學習的高度自動化和強大的數據處理能力，使它成為了推動人工智慧應用的重要引擎。隨著深度學習技術的進一步發展，未來的應用前景將更加廣闊，無論是在醫療、交通還是其他產業，它都將持續發揮深遠影響。

四、機器學習與深度學習的差異

隨著人工智慧技術的快速進展，機器學習與深度學習成為了現今最熱門的技術領域。雖然深度學習是機器學習的一個分支，兩者在應用和運作方式上存在顯著的差異。理解這些差異有助於我們更好地選擇適合的技術解決方案。無論是處理結構化數據還是非結構化數據，不同的應用場景需要不同的技術手段。

以下表格將幫助我們更直觀地了解機器學習與深度學習之間的區別：

比較項目	機器學習	深度學習
數據需求	結構化的檔案，例如csv檔案	非結構化的檔案，例如圖片、文本、語音影片、時間序列資料
特徵工程	透過探索性資料分析（EDA, Exploratory Data Analysis）進行資料準備進而選擇特徵	自動從數據中提取特徵
計算資源	依據不同演算法進行訓練與預估，資源需求相對較低	神經網路需進行大量計算，有GPU則可加快計算速度
應用場景	結構化資料分析，如金融預測、醫療診斷預測、行銷分析、消費者分群	非結構化數據處理，如影像辨識、自然語言、語音識別
模型解釋性	模型較容易解釋和理解	模型較為複雜，難以解釋內部決策過程

1. 數據需求

在機器學習、深度學習的應用中，數據需求有明顯差異。機器學習以結構化文件進行訓練，資料收集後儲存為csv後就可進行資料準備。而深度學習的優勢則在於其對大量數據的處理能力，尤其是非結構化數據（如圖像、音頻和文本）。它的強大性能依賴於豐富的數據集，這使得深度學習在圖像辨識、語音識別等領域取得顯著成功。

2. 特徵工程

在機器學習中，特徵工程是一個關鍵步驟，可透過探索性資料分析(EDA,Exploratory Data Analysis)進行資料準備，針對文字欄位與數值欄位進行不同的處理後進而選擇特徵。而深度學習將資料進行向量化處理，再透過卷積神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)或循環神經網路(Recurrent Neural Network，RNN)規劃與訓練時參數設定進行調整，自動學習數據中的特徵，極大地提升了應用在複雜數據上的效率。

3. 計算資源

依據不同演算法進行訓練與預估，資源的要求相對較低。機器學習許多常見的應用可以在普通電腦上運行。然而，深度學習需要大量的計算能力，神經網路需進行大量計算，有GPU則可加快計算速度。因此，對於大規模應用而言，深度學習的資源需求是一個重要的考量。

4. 應用場景

機器學習、深度學習各自在不同領域發揮優勢。機器學習廣泛應用於結構化資料分析，如金融預測、醫療診斷預測、消費者分群和行銷分析等需要處理結構化數據的領域。相比之下，深度學習在非結構化數據領域表現更為出色，例如影像辨識、自然語言處理和語音識別。這些應用場景需要強大的數據處理能力和自動特徵提取的技術優勢，深度學習因此在這些領域顯得格外強大。

5. 模型解釋性

機器學習模型通常較為簡單且容易解釋，這對於需要模型可解釋性的領域非常重要，例如醫療或金融。然而，深度學習模型由於層級結構複雜，內部決策過程較難解釋，這使得它在某些應用中的透明度成為一個挑戰。

深度學習相對於傳統的機器學習，在處理大規模數據集和非結構化數據時具備顯著的優勢。其自動化特徵提取能力減少了人工干預，並在影像辨識、語音識別等領域取得了突破。然而，這也伴隨著高計算資源和大量數據的需求，因此應用深度學習的成本較高。

展望未來，隨著技術進步和硬體資源的提升，深度學習的應用將更加廣泛和深入，特別是在自動駕駛、智能醫療和語音助手等領域。如果你對機器學習與深度學習感到興趣，並希望掌握這些前沿技術，不妨考慮進一步學習相關知識。參加如巨匠電腦的AI人工智慧系列課程，可以讓你在未來科技的浪潮中搶占先機，為自己開闢更多機會。

五、結論：未來的趨勢與學習資源

總結來說，無論是機器學習還是深度學習，這兩者都在迅速發展，並對各行各業產生深遠的影響。機器學習已經成功應用於許多商業領域，而深度學習在解決更加複雜的問題上表現出了巨大的潛力。

未來，技術的進一步演進將使得如遷移學習（Transfer Learning）和生成式AI（Generative AI）等技術獲得更多關注與應用。這些技術將進一步提升機器學習與深度學習的能力，推動人工智慧的邊界。

如果你對這些技術感到興趣，無論你是初學者還是專業工程師，都可以透過巨匠電腦的AI人工智慧系列課程來更深入地學習這些關鍵技術，並掌握未來的科技趨勢。立即行動，讓自己在人工智慧的浪潮中站穩腳步！