課程
2020/08/04
機器學習概念
什麼是機器學習?
回想你一開始的做法，寫下一個坐下的條件判斷式，這種把一個個規則寫下來的方法叫做 Handcrafted Rules ，也就是說它會做什麼、不會做什麼，都是你設計的。這種 Handcrafted Rules 的方法有許多的缺點：
1.想想看一隻寵物小狗可能會聽得懂數十個、數百個指令，像是過來、坐下、握手⋯⋯等，你需要把
這些規則寫完，還要寫得清楚、符合邏輯，是一件多耗時費力的工作。
2.要寫下的指令有好多，總是很容易就疏忽遺漏了，而且你也很難知道所有小狗會做的事。
3.這隻寵物小狗沒有辦法學會新的技能了，因為它只會你當初設計時告訴它的指令。
我們期待有著人工智慧的小狗，是可以自己去學習一些事情的。當它第一天被啟動的時候，它可能認不出來它的主人是誰，只要有人跟它說「過來」，它就開心地跑過去了。但是過了一星期後，它可以認出了它的主人是誰了，只有主人跟他說話，它才會有反應。這麼神奇的事情究竟是怎麼做到的呢？
原來，它默默蒐集了主人的許多影像數據，像是主人的身高、臉型、髮型、膚色、走路的樣子，於是它整理出了一個規則：
(身高 > 175) + (臉型是方的) + (髮型是黑色的) = 主人
這個算式不是你設計給他的，因為每隻寵物小狗的主人都長得不一樣，所以你只能告訴它可以用身高、臉型、髮型⋯⋯來區分每一個人，慢慢地它就能透過一次次的經驗，整理出一個規則，來分辨出它的主人了。
這種「透過過去的經驗，自動地學習出一個規則」的方法，就叫做機器學習。