【硬塞科技字典】什麼是機器學習(Machine Learning)?

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2016-07-21 12.46.06

機器學習(Machine Learning),是人工智慧發展的一環。指的是讓機器「自主學習」並「增強」的演算法。透過迴歸分析,機器能從一堆數據中找出規律並做出預測,當輸入的數據越來越多,演算法也會持續的調整並做出更精準的分析。例如:當我們點開 YouTube,網站會根據我們過往的觀看紀錄來預測我們喜歡的影片類型,並顯示在「推薦影片」中。而我們開始觀看的影片類型、數量越多,網站便能根據這些紀錄來調整演算法、並做出更精準的預測。

機器學習又可分為兩大類:監督學習(Supervised Learning)與非監督學習(Unsupervised Learning)。其差別在於監督學習在輸入數據時會加上人工標注,並利用迴歸分析使程式得以做出預測;而非監督學習是讓演算法從大量的數據串流中,找出模式並將這些數據做出分類。簡單而言,我們可以把這個演算法看成是一個小孩,監督學習就像是我們在教這個小孩認識「蘋果」時,會拿著各式各樣蘋果的卡片,告訴這個小朋友說:「這是蘋果。」反之,我們若只是在這個小朋友的面前擺了各種不同顏色的積木,在沒有事先告知小孩這些積木是什麼顏色的情況下,讓小朋友將積木依據顏色分類,就是非監督學習 。

機器學習的應用早已遍布 在我們的生活當中。舉凡是手機上的手寫辨識、收費停車場的車牌辨識系統、電子信箱中自動過濾垃圾信件的程式,及無人車的自動駕駛等等。前一陣子轟動全球的 AlphaGo,更是機器學習發展以來的一大里程碑,AlphaGo 透過大量職業比賽的棋譜來「訓練」其演算法,讓 AlphaGo 在短短的兩年內就站上了職業圍棋的頂端,幾乎可以說是打敗了人類。

機器學習的發展讓人工智慧不再限於科幻電影,未來的發展也蔚為可觀。試想我們若讓兩台 AlphaGo 互相比賽,在比賽過程中進一步強化自身的演算法,它很有可能發展到人腦無法企及的程度。

 

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