文章最後修改於 2025-09-05
機器學習定義是？機器學習深度學習 6 差異，別再混著用！
機器學習（Machine Learning, ML）是人工智慧（AI）領域中的一個重要分支，核心目的是讓電腦能夠從資料中自動學習，並根據學到的模式進行預測或判斷，而不需要人類明確設定每一條規則。
透過演算法，模型能夠從大量歷史數據中歸納出規律，並隨著資料量的增加與使用經驗的累積，自主優化其預測準確性與決策能力。
機器學習與深度學習（Deep Learning）這兩個詞經常一起出現，但它們的功能和應用方式其實有明確區別。
深度學習是機器學習的一種進階形式，兩者都透過資料來「訓練」模型，但處理的方式與應用範圍大不相同。
機器學習強調人類設定規則、挑重點；深度學習則交給電腦自己從龐大資料中學出邏輯與規律。
（ㄧ）是否需要人工挑選特徵
機器學習之前，資料通常需要經過人工處理，挑選哪些特徵有用、哪些資料該保留，這個過程叫做特徵工程，像是篩選出影響房價的坪數、地段、樓層等資訊，再交給模型學習。
深度學習會透過多層神經網路自己找出關鍵特徵，像是自動辨識一張圖片中輪廓、形狀、顏色的分布，處理複雜資料也比較有彈性。
（二）使用的模型結構複雜度
機器學習使用比較簡單的模型結構，像是決策樹、邏輯迴歸、隨機森林這類演算法，運算速度快、解釋性高。
深度學習則是建立在類神經網路的基礎上，模型結構相對複雜，可能包含好幾層的神經元、卷積層、注意力機制等，學習效果更強，但需要的資料量和運算資源也比較高。
（三）對資料量的需求大小
機器學習在資料量比較小的情況下也能運作得不錯，尤其是在特徵明確、資料品質佳的情境中，只要手動挑選對的變數，就能訓練出效果不錯的模型。
但深度學習因為模型結構更複雜、參數更多，想要讓模型學得好，通常需要大量且多樣的資料來支撐，否則容易把訓練資料中的細節、雜訊甚至是錯誤都一併當成規律記起來（過度擬合）。
（四）是否容易解釋模型行為（可解釋性）
機器學習在「可解釋性」面向表現較好，像是決策樹、線性迴歸這類模型，可以清楚看到每一個變數是如何影響預測結果的，也能一步步追溯模型為什麼做出某個判斷。
但深度學習靠大量的神經元與層層網路彼此運算出結果，中間經過了非常多的參數與數學處理。
即使模型預測準確，我們往往無法具體說出「哪個變數影響了什麼」、「模型是怎麼做出判斷的」。
（五）是否容易控制結果（結果可控性）
機器學比較容易掌握結果，因為它需要人手挑選特徵、設定參數與選擇演算法，每一步都能根據人類的邏輯去調整與優化，出現偏差時也比較好回頭追蹤是哪個環節出了問題。
深度學習很多細節都交給模型自己學，模型的輸出結果雖然可能更強大，但我們對它的「行為」較難完全預測與掌控。
（六）適合處理的資料類型與情境
機器學習特別適合處理結構化資料，也就是像 Excel 表格一樣清楚有欄位、有數字的資料類型。
像是顧客資料分析、銷售預測、風險評估、異常偵測、簡單的分類與迴歸模型等，這些都屬於規則清楚、變數好定義的場景。
深度學習的強項在於非結構化資料，例如圖片、影片、語音、文字這類沒有明確欄位的資料。因為模型結構複雜，具備多層神經網路，它能從龐雜的原始資料中自己學出重要特徵。
也因此它在影像辨識（像是臉部辨識）、語音辨識（像是 Siri）、自然語言處理（像是翻譯、聊天機器人）、自駕車、推薦系統等領域被大量使用。
| 機器學習與深度學習的差異 | ||
| 比較項目 | 機器學習 | 深度學習 |
| 特徵處理方式 | 人工挑選特徵 | 自動從原始資料中抽取特徵 |
| 模型結構複雜度 | 結構相對簡單，演算法明確 | 結構複雜，含多層神經網路 |
| 資料需求量 | 資料量需求相對較低 | 需要大量且多樣的資料 |
| 可解釋性 | 較容易理解與解釋模型決策 | 難以解釋，屬於黑箱模型 |
| 結果可控性 | 可控性高，參數變動影響可預期 | 可控性較低，需大量實驗調整參數 |
| 適用資料型態 | 結構化資料，如表格、數值欄位 | 非結構化資料，如影像、語音、文字 |
| 適用場景範圍 | 適合規則明確、變數明確的場景，如銷售預測、風險評估 | 適合資料複雜且難以手動定義特徵的場景，如影像辨識、自然語言處理 |
AI 學習為什麼值得投入？盤點機器學習 5 優點，資料少也能發揮效用！
（一）資料量少也能訓練
不是每間公司都像 Google 一樣擁有非常大量的資料。
就算你只有幾千筆、幾萬筆資料，只要整理得清楚（像是用戶年齡、購買紀錄、點擊過哪些頁面），機器學習還是可以跑出一個蠻準的預測模型，對資料不多的新品牌、小公司來說同樣會有幫助。
（二）可以回答決策從哪裡來
行銷、人資、金融這些領域，常常需要向上報告、向客戶交代決策依據。如果你用的是機器學習模型，比較容易回答。
因為像「邏輯迴歸」或「決策樹」這些模型可以直接告訴你是哪個變數（像性別、價格、類型）影響到結果，能根據結果調整行銷策略、改進資料收集方式，也能更快修正方向。
（三）訓練時間短
用機器學習模型做預測，模型訓練速度通常都很快。舉個例子，你想預測哪些客戶會再回購，只要你有像購買次數、上次交易時間、產品類別這類基本欄位，模型像是決策樹或隨機森林跑起來通常只需要幾分鐘。
就算你要調整參數、改變變數，只要重新訓練，很快就能再跑完一輪。
（四）運算資源需求低
在訓練模型和進行預測時，只要一台普通筆電或中階伺服器就能順利跑完訓練流程，甚至不需要額外配置高階 GPU，對預算有限的中小企業來說特別有吸引力。
（五）模型維護簡單
機器學習模型在後續調整上相對輕鬆，無論是新增欄位、刪除欄位，或是替換資料來源，都能快速重新訓練、檢視預測效果，不需要大改架構。
讓行銷活動、用戶分群、轉換預測等應用能隨著策略調整靈活更新，長期維運比較省力。
Machine Learning 怎麼運作？拆解 7 流程，還原 AI 學習全貌！
（一）蒐集資料、整理好資料
做機器學習之前，第一件事就是要有資料。
資料可以來自很多地方，例如網站的點擊紀錄、表單回覆、銷售紀錄、甚至是手動整理的 Excel 表，但這些資料通常都不夠乾淨，會有漏資料、寫錯字、格式不統一、亂填的欄位等等問題。
所以我們還需要花時間來「清洗」資料，也就是把錯的修正、缺的補齊、多餘的拿掉，讓每筆資料都有邏輯、能夠用來訓練模型。
（二）挑選模型
選對模型可以讓訓練速度更快、預測效果更準，不會浪費太多資源在不合適的方法上。
如果你是要預測某人會不會買東西，就是「分類問題」；如果你要預測營收大概是多少，就是「迴歸問題」。
不同的問題適合用不同的模型，例如分類常用的有邏輯迴歸、決策樹，迴歸的話可能會用線性迴歸。
此外，還要看你的資料長什麼樣：資料少、變數不多就用簡單模型；資料量大、關係複雜，就可以考慮深度學習或神經網路。
（三）訓練模型
你把剛剛整理好的資料餵給電腦，它會一筆一筆看過去，試著從中找出規律，學習「如果看到這種情況，結果通常是什麼」。
它會先根據每一筆資料去預測結果，再看看跟真正的答案差多少。
如果差太多，就自己調整內部的參數，試圖做得更好。
（四）評估模型
拿一組電腦從沒看過的資料來測試它，看它能不能正確預測，還是只是死記資料。
透過一些指標（像是準確率），你可以知道這個模型到底可靠不可靠，適不適合放進實際應用裡。
（五）調整參數
如果一開始結果不太好，可能是學太快、學太慢、或是把訓練資料記得太死板（過度擬合），這時候就得手動去「微調」。
幫模型調整那些學習時的設定值（像是學習速度等等），讓它更聰明、更準確。這個階段通常會不斷試驗不同組合，再用驗證資料看哪一組效果最好。
（六）正式上線
把模型部署到你要用的地方，例如整合進內部系統、放到網站推薦引擎、或是掛在 API 上給工程師串接。
這時候，模型會開始接收真實世界的資料，自動進行預測或判斷。
（七）持續監測與更新
現實世界的資料會不斷變動，例如顧客的行為改變、市場環境變化、產品更新，這些都可能讓原本表現良好的模型開始「走鐘」，做出不準的預測。
所以，我們需要設計一套監控機制，定期觀察模型的準確率、錯誤率，或是用簡單的圖表追蹤預測結果跟實際結果的差距。
如果發現模型開始失準，可能代表它對現在的新資料「不熟了」。這時候，我們可以重新收集最新的資料，更新資料庫，再重新訓練模型，讓它重新學習新的趨勢。
機器學習種類有哪些？4 類型＋應用情境幫你整理！
（一）監督式學習：給標準答案的教學法
我們給機器一堆「已經標記好的資料」，像是這張照片是大象、那張是長頸鹿。機器一邊看資料，一邊學「哪些特徵對應哪種結果」。
這種方法人力成本高，因為要先幫資料一一貼好標籤，但學出來的模型會比較準，也更容易控制。
👉 常見應用：信用卡詐騙偵測、客戶是否會退訂、分類電子郵件是不是垃圾信等。
（二）非監督式學習：自己摸索規則的自學法
非監督式學習用的資料是「沒有標籤的」，也就是電腦自己要去找出資料的共通點與規律。
像是給它一堆照片，它會自己找出哪些長得像、哪些不一樣，分成幾群，但不保證每群代表的是什麼意思。
👉 常見應用：把網站訪客分群、辨識不同購物行為類型、找出異常交易行為。
（三）半監督式學習：少量標籤也能發揮大用處
半監督式學習是介於前兩者之間的折衷方式，你只標記一小部分資料（像 100 張照片中標記 10 張），讓模型先學這 10 張的特徵，再用這些特徵去推敲其他沒標記的資料。
這個方法不需要花太多時間貼標籤，但結果常比純粹的非監督式學習更準，也更實用。
👉 常見應用：大規模圖片辨識、語音辨識、醫療影像分類。
（四）強化學習：靠試錯學會怎麼做
電腦一開始什麼都不懂，只知道自己做了某件事會得到「獎勵」或「懲罰」。
它會透過與環境互動，慢慢學會什麼行為最能得到好處。
例如讓機器學怎麼走迷宮，它每做一個決定，就會知道這步好還是壞，久而久之就能學會最有效率的走法。
👉 常見應用：遊戲 AI、自動駕駛、智慧型機器人、投資策略優化。
機器學習應用有多廣？電商、醫療等 6 領域實例分享！
（一）商業與行銷應用
企業會蒐集客戶的購買紀錄、網頁點擊行為、停留時間、搜尋關鍵字等數據，透過這些資料，模型可以自動辨識不同的顧客類型，幫助行銷人員針對不同族群推出個人化的產品推薦或促銷活動。
例如，電商平台能在你瀏覽幾個產品後，就預測出你可能感興趣的商品；或是保險公司可以根據過去的客戶資料預測哪些人有更高機率取消保單、提早續約等。
（二）金融與保險應用
在金融與保險產業，機器學習能夠分析大量的交易紀錄與用戶行為，找出異常的交易模式，用來即時偵測潛在詐騙。
比起傳統規則式的風險控管，機器學習能更彈性地調整判斷邏輯，甚至在詐騙手法一出現的當下就能偵測。
另一個常見用途是信用風險評估，像是銀行可以根據一個人過去的財務行為（收入、還款紀錄、貸款用途等）來預測是否能準時還款。
（三）醫療與健康照護應用
醫療領域的機器學習應用，能從大量的病歷資料、基因數據、檢查影像中找出早期疾病的徵兆。
例如，有些模型能分析眼底照片判斷糖尿病視網膜病變，也有模型能夠協助放射科醫師辨識肺部 X 光或 MRI 影像是否有腫瘤。
除了診斷，機器學習也能用來制定個人治療建議，像是依據病人的基因組型、年齡、藥物反應等因素，推薦更適合的治療方式，提升療效與安全性。
（四）製造與工業應用
在工業現場，機器學習可以用於設備的預測性維護。
藉由分析機器在運作過程中產生的感測器資料（例如震動頻率、溫度、能耗等），系統可以預測設備是否即將故障，協助廠方提早維修，避免生產線停擺帶來的高額損失。
在產品檢測階段，傳統要靠人工肉眼檢查瑕疵，但現在可以用電腦視覺搭配機器學習模型，自動偵測每一件產品的品質問題，不但速度快，也更穩定、不疲勞。
（五）交通與物流應用
交通物流領域的挑戰在於需求多變與時間緊迫，而機器學習正好擅長這類預測任務。
以共享運輸或貨運平台為例，模型能預測哪個時間點、哪個區域將有高需求，幫助平台提前調度車輛與人力；路線規劃方面，也能根據歷史資料與即時交通狀況，動態調整最短或最有效率的路徑。
此外，自動駕駛技術的核心之一就是機器學習，透過車上攝影機與雷達蒐集環境資料，再讓模型即時判斷是否加速、轉彎或煞車，提升行車安全。
（六）媒體與娛樂應用
在影音平台如 YouTube、Spotify、Netflix 上，你會發現系統好像總是知道你想看什麼、聽什麼，正是機器學習驅動的推薦系統在運作。
這些模型會學習你過去的點擊紀錄、收視時間、偏好類型，推薦最有可能讓你點開的新內容。
除此之外，在社群平台上，機器學習也能自動分析使用者留言的情緒（正面、負面、中立），或追蹤某個主題的討論熱度變化，對新聞媒體與品牌行銷人員來說，都是重要的市場訊號。
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（一）機器學習在學什麼？
透過大量資料，讓電腦自動找出其中的規律或模式。
舉個例子：你給電腦一堆貓與狗的照片，並標記每張是哪種動物，電腦會根據這些「已知答案」的資料找出特徵（像是耳朵形狀、毛色、眼睛位置），接著就能對沒看過的照片做出預測。
（二）機器學習算是 AI 嗎？
是的，機器學習是人工智慧（AI）的一種。AI 是一個大概念，目的是讓機器或系統能像人類一樣具備感知、推理、行動與適應的能力，而機器學習就是其中最重要的一支。
機器學習的角色，是幫助 AI 從資料中擷取知識、建立模式，讓系統能透過經驗自動學習。像是推薦系統、自動駕駛、聊天機器人，幾乎都用到了機器學習。
（三）機器學習和深度學習有什麼不一樣？
傳統的機器學習，像是邏輯迴歸、決策樹，比較適合處理結構化資料（像表格、數字類資料）。
深度學習是機器學習的其中一種方法，是用「神經網路」演算法來做預測。它比較擅長處理複雜的資料，像是圖片、聲音、影片，甚至是自然語言。
（四）機器學習為什麼需要這麼多資料？
電腦不像人類能用少量例子舉一反三，它需要看過很多類似的情況，才能學會「正確的反應」。
資料越多，模型越容易抓出穩定的規律；如果資料太少，電腦可能只是在「記憶」那些資料，並沒有真的學會背後的邏輯，會造成預測不準。
（五）沒有標註的資料也能學習嗎？
可以，電腦會自己找出資料之間的關聯性或群組，不需要依賴你給的答案來學習，這叫做「非監督式學習」。
像是電商網站會分析購買行為，把類似購買習慣的用戶歸在一起，這樣就能對不同客群推不同的產品。
（六）訓練一個機器學習模型要多久時間？
取決於幾個關鍵因素，包括資料量、模型的複雜度以及你所使用的電腦設備。
舉例來說，如果你訓練的是深度學習模型，通常會有大量的參數需要調整，整體訓練時間可能會拉得很長，有時候甚至需要用幾張高階 GPU 跑上幾天。
但如果只是像決策樹、邏輯迴歸這類比較簡單的機器學習模型，只要資料量不是太大，可能幾分鐘、幾十分鐘就能完成訓練。
（七）要怎麼知道模型真的學會了？
要靠測試資料來驗證，我們會保留一部分電腦沒看過的資料，讓它試著預測看看。
如果答對的比例很高，就代表它真的學會了；反之，如果只在訓練資料上表現好，但在測試資料上很差，就代表它只是死記答案、沒有學到真正的規律，稱為過度擬合。
（八）機器學習能幫忙做哪些事？
幾乎所有跟「預測、分類、推薦」有關的工作都可以應用。
舉例來說，銀行用來預測客戶是否會違約、醫院用來判斷病人可能罹患的疾病、行銷部門用來預測使用者是否會點擊廣告。
生活中常見的語音辨識、照片標籤、社群平台推薦內容，也都是機器學習的應用。
（九）為什麼機器學習結果會不準？
原因可能有很多，像是資料太少、資料不夠多樣化、模型選錯、特徵選得不好、參數沒調整好，這些都會影響結果。
有時候，就算電腦「學對」了，但現實世界的變化（例如市場變化、使用者行為改變）讓過去的規則不再適用，也會讓結果失準。
（十）機器學習是不是很難學？
如果你想深入了解演算法的數學原理，確實有點難。
但如果只是想知道機器學習怎麼應用、怎麼使用工具來訓練模型，其實現在有很多簡單的介面跟平台，讓你不需要寫太多程式就能做出模型。
打造可落地的 AI 代理，從釐清需求開始
👉 深入了解不同企業的流程/業務痛點
👉 找出真正有用的 AI 應用場景
👉 一起規劃未來的 AI 策略與藍圖
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