What is Machine Learning?

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我們從幾年前的 Apple 與 Goole 發表會中就曾經聽過 ML 這個所寫, 這到底是代表什麼？ 他既不是我們熟悉會被整合到 CPU 的 GPU 也不是與通訊相關的整合元件, 當年只知道是個加速相機運作, 優化 UI/UX 的玩意, 現在就讓我們把握現在這個時機點, 來跟他混熟悉一點吧!!

AI 產業是最近(2023)最夯的話題, 股市(Nvidia, GIGABYTE, TSMC)也是跟著這個一起熱, 但除了 AI 之外, 我們還看到了 ML, DL, NLP, 這些酷炫的縮寫是在講什麼? 就讓我們來看他們個是代表什麼意思吧!

大家都是同一個家族的啦!!!

首先就先來解釋這些縮寫到底是什麼吧

AI, Artificial Intelligence, 人工智慧
這個大家應該都熟悉, 也常聽到, 只是真的要非常正經去解釋他的話, 我們可以這樣解說, AI 就是透過程式設計(邏輯, 演算法, 大數據分析...等)讓電腦(機器人) 可以做到本來必須由人類才能做到的事, 所以現代化社會中, AI 真的是無所不在, 差別只在於他要做的事是複雜還是簡單的事而已.

ML, Machine Learning, 機器學習
其實 ML 也是 AI 的其中一個分支, 分支？ 所以 AI 是在樹狀圖的上面這樣是嗎？可能換個方式來表達更好, 稍後下方我們再用示意圖給大家說明. 那麼 ML 以比較專業的角度來解說該怎麼介紹給大家呢? 我們可以視他為一門開發演算法和統計模型的科學, 這些演算法及模型可以讓電腦根據模式和推理來進行工作與決策, 另外透過輸入大量的歷史資料, ML 可以從中找出資料的模式並進行推論預測結果. 就好比說手機上的數位相機, 在經過大量的使用者行為資料收集分析之後, 透過 ML 的學習就可以讓拍照APP 自動為拍攝出來的照片進行調色與修正, 並且可以預期使用者有很高的機率會對拍攝結果的感到滿意.

DL, Deep Learning, 深度學習
DL 可以說 ML 裡的分支, 顧名思義就是對於 Data 更深入的去解析資料, 他夠過層次演算法來達到這樣的目標, 所以比起 ML, DL 聽起來似乎跟接近我們的生活應用. 那麼他實務上有什麼應用呢?

  1. 影像辨識, 好比說 大頭照, 偵測出哪些照片是有你在裡面的, 玩過 openface 嗎?
  2. 影片分類, 旅遊影片？ 實驗影片？ 家庭影片 ? 透過 AI 幫我們快速進行分類.
  3. 語音辨識, 現代許多人工智慧音響或是 Siri. OK Google 或是 Alexa 都是喔.
  4. 自然語言的多重理解, 自然語言的多重理解, 生氣的講話, 開心？ 傷心？ 諷刺？
  5. 推薦引擎, 現在各大網站都不希望你到了他們的網站, 看一看內容就跑了, 所以都會在你想要的內容之外, 推薦你可能想要看的東西, 可能感興趣的網頁...等.

NLP, Natural Language Processing, 自然語言處理
NLP 的旨意是讓機器能夠理解人類的語言, 讓人和機器交流的一種技術. 所以我們可以說 NLP 是 ML 的一門技術, 另外 NLP 也會結合語言學, 機器學習以及深度學習模型進行運算, 用以了解人類語言, 相關實務有以下幾種常見的應用;

  1. 處理, 分析, 擷取大型文件資料( i.e. Gmail, Google photo )
  2. 分析客服效率, 提升服務品質與功能 ( 客服機器人 )
  3. 分類文章, 比對內容, 判斷真偽與文字形容的意境..等等

AI, ML, DL 既然這個有關係, 我們就以下方的示意圖來給大家一個概念, 他們彼此的關係是什麼.

References

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