機器學習是什麼？機器學習模型可應用在哪？本文將介紹機器學習定義、運作方式、5優點，解析AI機器學習和深度學習之間的差異與關聯，分享機器學習4大類型以及應用情境。想進修機器學習課程嗎？推薦選ASU在線！
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機器學習（Machine Learning），也被簡稱為「ML」，是一種能夠透過演算法，從電腦資料中學習，並結合過往經驗改進的人工智慧技術。
機器學習並非機械式、被動地執行命令，而是會汲取知識、歸納邏輯，面對未知的案例也可以做出判斷或預測。
機器學習擁有高效、精準、自動並持續優化等優勢，如今已被眾多企業廣泛應用在市場分析、風險控制、人臉識別、產品檢驗、詐騙偵測等多個領域。
數位時代不斷變革，機器學習不再僅僅是技術人員的專屬領域，對於管理者而言，如果能妥善運用機器學習技能，更能靈活應對複雜挑戰、快速提出洞察，提升決策品質與領導力，也有益於強化團隊競爭力與應變能力。
機器學習的運作過程一般會經歷以下 7 個步驟：
1. 收集資料：資料來源往往來自企業內部數據庫、網路公開數據，並無具體限制，但需要注意的是，資料不建議隨意收集，因為資料的品質、數量與多樣性都有可能會影響模型最終的學習效果。
2. 將資料轉變為數據：收集到的資料通常需要打亂順序，才能消除偏差並轉換成為培訓數據。打散的資料能確保後續模型平等地學習每個樣本，這樣一來，訓練的準確性與穩定性更高。
3. 選擇模型：不同的模型、演算法都有各自的適用場景，我們可根據要解決的問題類型、數據特點為機器選擇合適的模型進行訓練。
4. 訓練：機器會於訓練階段透過大量的計算來更新模型參數，並且在不斷試錯與優化過程中，逐漸減少誤差以達到最佳目標。
5. 評估分析：訓練完成後，我們可對模型進行測試、評估，了解模型性能，確認機器運作是否符合預期狀態。
6. 調整、修正參數：如果模型應用、機器運作效果未達預期，可能需要調整模型超參數或嘗試不同的模型架構。
7. 預測結果：訓練好的模型即可應用於全新、未知的數據，幫助使用者進行預測或助力決策。
機器學習是一個迭代的過程，每個階段都至關重要，細微的調整都有可能改變最終的模型效能。
因此，對於管理者而言，若想靈活應用機器學習技術，勢必要深入理解其基本原理與底層邏輯，更要緊跟前沿議題、持續更新知識與技能，才能高效地將這項強大的技術融入管理實踐。
為什麼越來越多人開始研究機器學習？主要是因為機器學習擁有以下 5 大優點：
· 高度精準：機器學習的資料識別能力比人類更精準，而且還能快速提供洞察。
· 自動完成任務：訓練好的機器學習模型，無需指派任務，就能自動完成工作。
· 持續優化：機器學習會不斷學習、優化最佳答案，精準度會隨時間推移而提升。
· 資料處理能力強：面對複雜格式、各種來源的海量數據，機器學都能輕鬆應對，靈活解析處理。
· 應用領域廣泛：機器學習模型可應用於市場預測、客戶行為分析等各種領域，沒有專業限制。
在瞬息萬變的商業環境中，持續精進專業知識已成為中高階管理者應對挑戰、拓展職涯的關鍵。如果你也期待能透過系統性的教學課程，掌握機器學習、人工智慧、大數據分析相關知識與技能，不妨嘗試「美國亞利桑那州立大學」（Arizona State University，ASU）「計算機科學與技術碩士」線上項目。
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· 全美創新力大學排名第 1（U.S. News & World Report, 2016～2025），領先於史丹佛大學（Stanford University）與麻省理工學院（MIT）。
· 全美頂尖大學排名第 1（QS World University Rankings, 2024），此排名是反映學術聲譽、永續發展、就業能力、國際學術研究網絡的關鍵指標。
· 全美一流在線工程碩士項目排名第 11（U.S. News & World Report, 2024）
而 ASU 計算機科學與技術碩士則隸屬於富爾頓工程學院（Ira A. Fulton Schools of Engineering），該學院是美國規模最大、最全面的工程學院，擁有豐富的學術資源，能幫助培養學員的工程師思維與解決實際問題的能力。
ASU 計算機科學與技術碩士（中文線上）能幫助具有一定經驗的專業人士，在不影響現有職務的前提下，進一步了解大數據、機器學習等內容，同時也有利於提升提升數據分析與決策能力，為自己創造更多元的發展機會。
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AI 即「人工智慧」，範疇相當廣泛，只要是能讓機器像人類的科技，即可視為 AI 人工智慧。
而機器學習、深度學習（Deep Learning）則是能讓 AI 人工智慧更貼近人類思維模式的關鍵技術，但兩者的運作原理並不相同：
· 機器學習：機器學習的核心原理是從大量資料中推敲出規律與規則，並利用這些資訊進行訓練，從而讓機器能夠有判斷與預測能力。
· 深度學習：深度學習是機器學習的方法之一，透過模仿人類複雜的神經網路結構，來進行更為精細、深入的思考與分析。
由此可見，想要發揮 AI 人工智慧潛能，勢必要熟練掌握機器學習與深度學習技術。如果你想學會機器學習的原理，或期待將這些技術應用於實際，都可以在 ASU 在線「計算機科學與技術碩士」找到解答。
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· 全美線上工程碩士排名第 11（U.S. News & World Report，2024）
· 全美最具創新力大學排名第 1（U.S. News & World Report，2016～2025）
· 全美最具影響力大學排名第 1（Times Higher Education，2024）
ASU 計算機科學與技術碩士項目（中文線上）將為管理者提供國際優質教育資源與系統性的教學，可以幫助學員結合機器學習技術優化決策流程、提升營運效率、洞察市場趨勢，讓管理者盡快帶領團隊在 AI 時代搶占先機。
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機器學習的模型訓練階段需要用到許多演算法，通常可歸納為以下 4 種類型。
監督式學習（Supervised Learning）是一種依賴有歷史、已標記資料進行訓練的機器學習方法。如果每個輸入的資料都有對應已知的輸出標籤或目標值，機器就能夠透過這些資料來學習並推測出特定的結果。
換句話說，模型在訓練過程中會接收到「正確答案」，機器會分析這些輸入數據與正確結果之間的關聯，並對未來新數據進行預測與推斷。
· 監督式機器學習演算法：邏輯迴歸、線性迴歸、隨機森林法、決策樹等。
· 監督式學習例子：在圖像識別的應用中，監督式學習會將每個圖像與對應的標籤建立連結，這樣模型即可學會識別不同圖像中所包含的物體。
非監督式學習（Unsupervised Learning）也稱「無監督學習」，是一種無需標記或標準答案的訓練方式，在學習過程中，模型不會依賴預先定義的標籤，而是會自主地從資料中尋找規律與關聯，並進行分類、分組。
簡而言之，非監督式學習會根據資料的特徵，將相似的項目自動歸類，從而發現資料中潛在的結構或模式。
· 非監督式機器學習演算法：K- 平均算法、主成分分析、關聯規則學習、t- 分布隨機鄰近嵌入等。
· 非監督式學習例子：非監督式學習可識別出偏離正常模式的事件，進而可為系統、設備偵測異常狀況，提供警示與預警作用。
半監督式學習（Semi-Supervised Learning）是一種需要結合已標記和未標記資料進行訓練的機器學習方法。機器會先針對有標記的資料進行初步訓練，隨後再根據大量未標記的資料進行訓練與優化，最終完成所有資料的標記與學習。
半監督的概念有點類似為機器提供解題思路，再讓機器嘗試解答各種問題，最終掌握所有題目的解法。
· 半監督式機器學習演算法：生成式對抗網路、圖形神經網路、自學習貝氏分類器等。
· 半監督式學習例子：半監督式學習可藉由少量的精準音訊，結合大量未標記語音數據優化聲學模型的訓練過程，以提升語音識別系統的效能。
強化式學習（Reinforcement Learning）是一種需要反覆測試、提供獎懲的訓練方式，讓機器能在試錯過程中學習如何更有效地處理資料，進而實現訓練目標。
強化式學習的學習方式，就像學生透過練習題、考試來學習並鞏固知識，最終吸收知識、應用所學的過程。
· 強化式機器學習演算法：Q 學習、蒙特卡洛學習、深度 Q 網路、SARSA、策略梯度方法等。
· 強化式學習例子：機器人可透過強化式學習達成任務的最佳行動策略，如完成抓取、避開障礙物等特定任務。
機器學習如何在實際場景中發揮效用？以下列舉 4 大應用情境，可供你參考。
· 推薦引擎：無論是電商、影音串流平台、社交媒體，許多企業都會採用機器學習技術，透過用戶的觀看歷史、評分、搜尋行為來優化推薦引擎，並提供客製化網頁，提升用戶體驗與銷售轉換率。
· Fintech：在 Fintech 金融科技中，機器學習可分析大量的市場交易、價格數據，進而能夠預測市場趨勢、制定有效決策，也能識別異常行為，及早發現風險。
· 供應鏈自動化：機器學習能簡化繁瑣的庫存管理工作，也能統計並分析銷售數據、消費者評價，再根據市場需求靈活調整生產計劃，實現自動化供應鏈，提升營運效率。
· 電腦視覺處理：電腦視覺的圖像識別、面部識別、物件追蹤等技術，都採用了機器學習模型，適用於測速照相、醫學影像分析、產品檢測等領域。
機器學習是人工智慧的核心技術之一，各行各業都紛紛投入應用，以期提升效率、改善決策、保持競爭力。如果你有意在工作之餘高效學習「機器學習」、「數據分析」等相關知識，那麼專為在職人士設立的 ASU 在線碩士項目會是不錯的選擇。
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