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什麼是機器學習?

機器學習可讓企業啟用資料,教導系統學習如何使用機器學習演算法解決問題,以及如何持續改善。

現今的企業受到資料轟炸。要制定更好的業務決策,就必須正視這個問題。然而,傳統工具難以分析龐大的資料量,也無法執行複雜的處理作業。員工必須花費大量時間建構、測試、疊代和部署分析模型,才能識別出資料的模式及取得深入分析。部署完成後,還必須監控這些模型,並隨著市場情況或資料變動持續調整。這種情況下,機器學習就是最佳解決方案。

如要進一步瞭解機器學習,請參閱 Google Cloud 的 AI 平台

機器學習的定義

機器學習是人工智慧的一部分,採用類神經網路和深度學習技術,讓系統透過大量資料自主學習並改善成效,完全無須特別編寫程式。

由於機器學習技術可讓電腦系統持續調整及強化其「經驗」,因此提供的資料越多,結果就越準確。

此外,機器學習能自動建構統計模型。Python 機器學習是絕佳的機器學習範例,可以從資料中學習、辨識模式並制定決策,大幅降低人為介入的程度。

機器學習的優勢有哪些?

即時制定決策

從龐大且複雜的資料集中擷取正確資料,並依據這些資料做出決策絕非易事。機器學習應用程式可讓機構即時將資料轉換為具有實用價值的情報。

機器學習能查看大量資料,找出人力不易察覺的模式和趨勢,進而探索相關資訊並做出有助於提升企業競爭力的決策。

持續改善

機器學習演算法擁有越多資料,系統就擁有越多「經驗」,可以更快學會如何提高效率和準確度。這些結果可用來做出更好的決策或預測。

自動適應變化

即使已將機器學習演算法部署至實際工作環境,很多事情仍會有變化。資料內容或市場情況都有可能會改變。機器學習應用程式可即時調整,無須人為介入。

避免資料輸入項目錯誤

手動編碼資料項目常會有誤,且費用高昂。運用機器學習技術來建立及填入分析模型,可以避免發生這類錯誤。

提高作業效率

機器學習應用程式可以即時制定決策並減少過程中發生的錯誤,提高作業效率。舉例來說,您可以使用 Python 機器學習程式庫達成這個目標。

您是否需要機器學習?

機器學習模型最適合用來分析太大或太複雜的資料,尤其是人工方式難以負荷的大量資料。特別是要使用非結構化資料 (例如文字、圖片或語音) 解決複雜問題時,這項優勢更為明顯。

機器學習通常會與其他 AI 技術搭配使用及討論。雖然有重疊之處,但使用的字詞略有不同。

  • 深度學習與機器學習:這兩者都是人工智慧的一部分。但實際上來說,深度學習屬於機器學習的分支,牽涉到較為複雜的數學規劃。
  • 模式識別和機器學習:機器學習能從資料學習,而模式識別則能透過資料識別模式。
  • 使用 TensorFlow 進行機器學習:TensorFlow 是端對端的開放原始碼平台,無論您是新手還是專家,都能輕鬆建立機器學習模型。

類神經網路和深度學習:類神經網路模仿大腦的運作模式,讓電腦可以從觀察資料中學習。深度學習模型中的類神經網路可用於圖片辨識、語音辨識及自然語言處理等。

機器學習有哪些用途?

以下列舉一些機器學習範例:

Robotic process automation (RPA)

RPA 結合機器學習技術可打造能夠自動處理複雜工作的智慧型自動化解決方案,例如處理貸款的應用程式。

銷售最佳化

客戶資料可以訓練機器學習演算法進行客戶情緒分析、銷售預測分析和客戶流失預測。

客戶服務

機器學習範例包括聊天機器人和自動化虛擬助理,可自動執行例行的客戶服務工作,並加快問題解決速度。

安全性

機器學習技術可協助企業改善威脅分析功能,瞭解如何更妥善因應網路攻擊者、駭客和惡意軟體。

數位行銷

機器學習技術可協助行銷人員找出新客戶,適時向合適的目標對象提供適當的行銷資料。

防範詐欺行為

機器學習技術可協助信用卡公司和銀行審查大量交易資料,即時找出可疑的活動。

Google 透過值得信賴的雲端平台提供多種創新機器學習產品、解決方案和服務,讓企業能輕鬆建構及實作機器學習演算法和模型。 

有了 AI HubAI 平台AI 建構模塊等產品,無論機構採用哪種資料格式,都可以分析產生、收集或查詢的所有資料,並據此做出可行的商業決策。