In contrast to supervised learning where data is tagged by 非監督式學習(Unsupervised Learning)，是一種對於資料中不包含人類判斷(Label)的機器學習方法，在沒有過多人力判讀資料、或是沒有基礎理論而無法判讀資料時， 非監督式機器學習的優缺點 · 優點不用任何標籤就可以進行訓練，在準備資料上較容易。 · 缺點預測的結果並沒有辦法準確的評估，雖然可以透過分群(cluster)的一些評估水準來 非監督式學習unsupervised learning什麼是非監督式學習？非監督式學習就像是我們給了機器一堆貓的照片和一堆狗的照片，可是我們並沒有告訴機器說哪些是貓哪些是狗，非監督式學習可以只需要無標記(unlabeled)資料，便能實作。換成現實中的例子，想到的是消費者喜好分析，一般在分類不同消費群組時，我們習慣 二、非監督式學習隨機森林（Random Forest） 隨機森林可以視為決策樹的延伸，可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成，並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。 其想法就是結合多個「弱學習器」（即決策樹）來建構一個「強學習器」模型。 這種方法被稱為「集成」（Ensemble Method）。 同時也能降低單個決策樹出錯的風險。 決策樹演算法示意圖 例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為 0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為 1。 隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數，同時可以計算各例中的親近度，對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。聚類分析（Cluster analysis）· 閱. 無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。. The hope is that through mimicry, which is an important mode of learning in people, the machine is forced to build a concise representation of its world and then generate imaginative content from it. 編. 無監督學習的主要運用包含：聚類分析（cluster analysis）、關聯規則（association rule）、維度縮減（dimensionality reduce）。. 論. 一個常見的無監督學習是 · 無監督式學習能夠解決各種商業問題，例如銀行可以透過無監督式學習的演算法來評估某比交易是否為詐欺、行銷分析可以利用其技術來更進一步的優化網頁轉換率等。 Ian Goodfellow(Gans之父)更是提出無監督式學習就是不需仰賴任何人工的input即能達成目的的機器學習演算法，其最為人知的發展為Gan(生成對抗網路)，讓AI領域有了爆炸性的突破。 Unsupervised learning is a type of algorithm that learns patterns from untagged data. 它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。.

非監督式學習（Unsupervised Learning）: 訓練資料沒有標準答案、不需要事先以人力輸入標籤，故機器在學習時並不知道其分類結果是否正確。 二、非監督式學習： 訓練資料沒有進行標註，利用分類的方式建構預測模型。例如一篇文章丟進模型演算法，經過拆文解 非監督式學習特性在資料探勘初期是好工具。減低繁瑣人力工作，找出潛在規則。但也可能造成不重要的特徵被過度放大，導致結果偏誤、無意義的分群結果。 |第三集：|Backpropagation, Hinton, Neural Network, RBM, Vanishing Gradient, 反向傳播, 梯度消失, 機器學習, 深度學習, 非監督式學習其中在訓練模型時僅須對機器提供輸入的特徵，並利用分群演算法 非監督式機器學習. 常見的非監督式的分群演算法有 K-means，它根據物以類聚的原理目標是根據特徵把資料樣本分為 K 群。. 非監督式 ml 演算法就像是今日的垃圾郵件 (spam) 過濾器。以前，系統管理員可以設定讓垃圾郵件過濾器尋找郵件中的某些特定單字，就能偵測垃圾郵件。但這在今日已經不可能，所以非監督式學習在這裡就很好發揮。 機器學習分為監督式學習（supervised learning）和非監督式學習（unsupervised learning）。 兩者的明確區別是，監督式學習是準備好「訓練資料」（training data），讓人工智慧往單一個方向學習；非監督式學習則是沒有訓練資料，讓人工智慧自行透過自己的活動收集資料 過去四年裡，Imran在加拿大聯邦政府先進分析實驗室進行高規格機器學習專案工作，此專案主要是為了開發機器學習演算法，讓移民程序可以自動化。Imran目前的工作是在開發使用GPU最佳化的演算法，以訓練複雜的機器學習模型。 在 非監督學習 中，數據並不會被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。. 需要注意的是，這類訓練通常會被置於決策 非監督式學習接收未被標記的數據，並通過演算法根據常見的模式、特色、或是其他因素將數據分類。 例如，可能團隊手上有一大組的小狗圖片，然而這些圖片都沒有標記出各個小狗是什麼種類，這時，團隊即可帶入無監督式學習的演算法來做分類，輸出則是 · 一、監督式學習. 線性回歸的視覺化，平面內有一系列點，尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置. 線性回歸源自於統計學的方法，通過一個或多個 · 非監督式學習的優點是不需要事先以人力標籤，只給定特徵讓機器想辦法會從中找出規律。. 監督學習算法可以分成兩個大方向：分類和迴歸。線性迴歸（Linear Regression）. 非監督學習一般有兩種思路：)第一種思路是在指導Agent時不為其指定明確的分類，而是在成功時採用某種形式的激勵制度。.

非監督學習是指在沒有類別信息情況下，通過對所研究對象的大量樣本的數據分析實現對樣本分類的一種數據處理方法。 基本 書名：非監督式學習｜使用Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)，ISBN：，作者：Ankur A. Patel 著，出版社：歐萊禮， learning) 和(2)非監督式學習(unsupervised learning)。 • 而近年來又有(3)半監督式學習和(4)增強式學習(reinforcement learning)的技術出現。 何謂機器學習?非監督學習一般有兩種思路：)第一種思路是在指導Agent時不為其指定明確的分類，而是在成功時採用某種形式的激勵制度。. · 機器學習的方式最主要分為四類：監督、非監督、半監督、強化式. 需要注意的是，這類訓練通常會被置於決策非監督式的學習，資料上沒有標籤，也就是沒有答案，很適合還不知道要找出什麼問題，透過聚類來看出資料的相關性，比如說 Netflix 的客戶觀看影片傾向。 或是找出異常性的資料。 聚類（Clustering） 根據資料的類似度，將資料分類的手法。 就是我們說的 物以類聚，人以群分 。 K平均（K-means） 把 n 個點分成 k 個類別，使得每個點都屬於離它最近的重心（centroid）所屬類別，作為聚類的標準。 屬於無階層的聚類。 步驟如下： n 個點 將 k 個重心放到任意位置，這邊想分3類， k=3 每個資料找最近的重心，分成3類 根據各個聚類的平均，去更新重心的位置 重複步驟3和4 重複找最近的重心分類 重複更新重心位置 中心位置不會再變化，聚類完成 實際上用程式跑看看： 非監督式學習的任務. 在機器開始學習之前，所有資料都要先被「標註」，標註正確答案後供機器在學習時判斷使用，就像是在讓機器學習分辨長頸鹿和大象時，會給機器張長頸鹿和大象的照片，機器就可以依照標註的照片去學習長頸鹿和 本篇首先介紹傳統機器學習中的「監督式學習」。 回顧之前 文章 提到的監督式與非監督式學習，兩者最大的差異在於資料是否預先被標註；如果有，則可說這個題目屬於監督式學習。演算法會由標註好的訓練資料學習並建構模型，以確定該給測試資料哪種標記。 · 在 非監督學習 中，數據並不會被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。. 在非監督式學習的任務中，我們準備的資料中則不包含「標籤」。我們再以「房價預測」的例子來理解非監督式學習的概念。此時，我們並不是希望模型預測每一間房子的實際價格，而是希望模型將一大堆房子的樣本進行「分群」。 生成對抗網路（英語： Generative Adversarial Network ，簡稱 GAN ）是非監督式學習的一種方法，透過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於年提出。 生成對抗網路由一個生成網路與一個判別網路組成。生成網路從潛在空間（latent 監督式學習.

在非監督式學習的任務中，我們準備的資料中則不包含「標籤」。我們再以「房價預測」的例子來理解非監督式學習的概念。此時，我們並不是希望模型預測每一間房子的實際價格，而是希望模型將一大堆房子的樣本進行「分群」。 · 機器學習分為監督式學習（supervised learning）和非監督式學習（unsupervised learning）。 兩者的明確區別是，監督式學習是準備好「訓練資料」（training data），讓人工智慧往單一個方向學習；非監督式學習則是沒有訓練資料，讓人工智慧自行透過自己的活動收集資料 非監督式機器學習的例子則包含k均值群聚演算法、主成分和獨立成分分析，及關聯規則演算法。 選擇一種模式: 哪種機器學習的模式更符合您的需求呢？選擇監督式學習或非監督式學習，通常取決於您的資料量及結構，以及在何種情況下使用。 非監督式學習的任務.

The hope is that through mimicry, which is an important mode of learning in people, the machine is forced to build a concise representation of its world and then generate imaginative content from it. In contrast to supervised learning where data is tagged by · 非監督式學習接收未被標記的數據，並通過演算法根據常見的模式、特色、或是其他因素將數據分類。 例如，可能團隊手上有一大組的小狗圖片，然而這些圖片都沒有標記出各個小狗是什麼種類，這時，團隊即可帶入無監督式學習的演算法來做分類，輸出則是演算法根據不同特色的小狗所做的分類。 其他常見的實務案例包括，顧客旅程分析（利用消費者在網頁上的顧顧客旅程做行為分析，並以此歸納出不同購買模式的消費者）、或是尋找異常值（銀行透過信用卡使用紀錄來判斷是否某筆交易為詐欺）。 常見的演算法及其商業應用 集群分析 (K-means Clustering) 將數據分成不同的群組當中（k個群組），而演算法會自動將具備像似特性的數據歸類為一組。 在數據的維度相似、且是連續性的數值時，k-means會是非常合適的選擇。 · 無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。 無監督學習的主要運用包含：聚類分析（cluster analysis）、關聯規則（association rule）、維度縮減（dimensionality reduce）。 它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。 一個常見的無監督學習是資料聚類。 在類神經網路中，生成對抗網路（GAN）、自組織對映（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。 ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動，並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數，其方式為透過一個由使用者自訂而被稱為警覺參數的常數。 Unsupervised learning is a type of algorithm that learns patterns from untagged data.

· Explainer 監督式學習與非監督式學習有哪些不同？ 監督與非監督差異在於收集到的資料是否有被標籤（Labeled），也就是說，其數據是否有被定義。 然而標籤是需要人工再另外標記的，增加標籤對於公司來講是個費時費力的工程，而且，越是龐大的數據，其耗費的時間及成本越是龐大。 面對這些龐大數據，除非必要，大部分的業者並不會一一幫它做標記。 監督式學習所運用的數據就是來自這些被定義（增加標籤）的數據，什麼是被定義呢？ 假設今天我們要讓程式學會如何分辨一張照片上的動物是貓還是狗，那我們就必須要先有一系列的貓狗圖片，並且每一張都有明確註明哪個是貓哪個是狗，讓程式可以藉由標籤來分類。 · 非監督式學習可以只需要無標記(unlabeled)資料，便能實作。換成現實中的例子，想到的是消費者喜好分析，一般在分類不同消費群組時，我們習慣 · 非監督式學習接收未被標記的數據，並通過演算法根據常見的模式、特色、或是其他因素將數據分類。 例如，可能團隊手上有一大組的小狗圖片，然而這些圖片都沒有標記出各個小狗是什麼種類，這時，團隊即可帶入無監督式學習的演算法來做分類，輸出則是

監督式學習. 在機器開始學習之前，所有資料都要先被「標註」，標註正確答案後供機器在學習時判斷使用，就像是在讓機器學習分辨長頸鹿和大象時，會給機器張長頸鹿和大象的照片，機器就可以依照標註的照片去學習長頸鹿和 非監督式學習演算法則是從未知的資料集當中進行學習，例如 TikTok (抖音) 影片。 由於這些影片的數量跟題材都非常多，因此不可能採用監督式學習，將這些影片拿來訓練演算法，而且資料也未經標記。 半監督式機器學習演算法一開始會先用已知、已標記的小型資料集來進行訓練。 然後再套用到較大的未標記資料集來繼續訓練。 強化式機器學習演算法一開始先不接受訓練，它們會從嘗試錯誤的過程中學習，想像一下一個正在學習繞過一堆石頭的機器人。 機器人每次跌倒時，都能學到一種失敗經驗，然後就會調整自己的行為，直到成功為止。 回想一下，犬隻訓練師都會使用小點心來作為獎勵，好讓狗狗更快學會各種指令。 透過正向經驗的強化來讓狗狗不斷重複同一指令，並且修正沒有收到正向回饋的行為。 監督式與非監督式機器學習比較 · 主動式學習是未來主流. 主動式 一般而言，現今使用兩種主要類型的機器學習演算法：監督式學習及非監督式學習。 兩者的差別在於從資料中學習及預測的方式不同。 機器學習和開發人員 開發人員在開始使用機器學習時，會倚賴其統計資料、機率以及計算過程，以順利建立隨時間學習的模型。 有了這些領域的敏銳技術，開發人員應能夠學習許多其他開發人員用來訓練現代 ML 演算法的工具。 開發人員也可決定其演算法是否要受到監督。 開發人員可以於專案初期做決策及建立模型，然後讓模型在沒有更多開發人員進一步參與的情況下學習。 開發人員和資料科學家之間往往界定不清。 有時開發人員會整合機器學習模型中的資料，而資料分析師則為終端使用者提供開發解決方案。 這兩個領域之間的協作可讓 ML 專案更具價值且實用。 開始使用 ML · 非監督式機器學習. · 非監督式學習 (Un-supervised learning) 在訓練過程中沒有所謂的標準答案，故機器會自己從資料群中找出一套分群的法則。 非監督式學習的優點是不需要事先以人力標籤，只給定特徵讓機器想辦法會從中找出規律。 常見的非監督式的分群演算法有 K-means，它根據物以類聚的原理目標是根據特徵把資料樣本分為 K 群。 其中在訓練模型時僅須對機器提供輸入的特徵，並利用分群演算法自動從這些特徵中找出鄰近的集群中心作為該類別。 K-means 演算法 透過分群分類演算法我們能夠將多種維度的資料進行分類。 K-means 演算法的概念很簡單也非常容易實作，僅一般加減乘除就好不需複雜的計算公式。 初始化: 指定 K 個分群，並隨機挑選 K 個資料點的值當作群組中心值 · 二、非監督式學習隨機森林（Random Forest） 隨機森林可以視為決策樹的延伸，可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成，並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。 其想法就是結合多個「弱學習器」（即決策樹）來建構一個「強學習器」模型。 這種方法被稱為「集成」（Ensemble Method）。 同時也能降低單個決策樹出錯的風險。 決策樹演算法示意圖 例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為 0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為 1。 隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數，同時可以計算各例中的親近度，對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。聚類分析（Cluster analysis） · 非監督式的學習，資料上沒有標籤，也就是沒有答案，很適合還不知道要找出什麼問題，透過聚類來看出資料的相關性，比如說 Netflix 的客戶觀看影片傾向。或是找出異常性的資料。 聚類（Clustering） 根據資料的類似度，將資料分類的手法。 · 機器學習的方式最主要分為四類：監督、非監督、半監督、強化式. 半監督式或主動式學習乃截取非監督及監督式學習的優點而成，以便預測網路應有的行為。. 一個機器學習子集，其中所需的模型會尋找資料中隱藏 (或潛伏) 的結構。 範例包括群集、建立主題模型，以及縮減維度。 如需詳細資訊，請參閱維基百科上的非監督式學習 \(英文\) 一文。 主動式學習承襲非監督式學習的特色，檢視網路上所有偏離正軌的行為模式，當發現到時就加上威脅標籤，這點又是監督學習的手法。.

本篇首先介紹傳統機器學習中的「監督式學習」。 回顧之前文章提到的監督式與非監督式學習，兩者最大的差異在於資料是否預先被標註；如果有，則可說這個題目屬於監督式學習。 演算法會由標註好的訓練資料學習並建構模型，以確定該給測試資料哪種標記。 如 GCP 專門家開發的柴犬秋田辨識器，就是藉由已標記的資料去訓練模型。 監督式學習：迴歸 vs 分類 監督式學習最常處理的兩個問題：迴歸、分類。 當你預測的目標為連續的數值，我們稱其為迴歸；若目標為離散的，稱其為分類。 我們用一點簡單的數學說明兩者的差異。 假設有一個方程式：y=iwixi+b 能夠用來表達我們資料集內的資料分布狀況；y 是我們要預測模擬的結果，又稱為依變數，x 是我們拿來做預測的屬性，又稱為自變數。