機器學習可分為三大類：監督式學習、非監督式學習及強化學習。每一類型皆具獨特優勢，能應對不同的實際問題。了解這些分類不僅有助於選擇合適的算法，還能提升模型的效能與準確性，推動各行各業的創新與發展。
標籤: 算法
神經網路是深度學習嗎？
神經網路與深度學習之間的關係密不可分，但二者並不完全相同。神經網路是深度學習的基礎架構，而深度學習則是利用多層神經網路進行複雜數據處理的技術。理解這一點，有助於我們更深入地掌握人工智慧的發展脈絡。
如何train AI？
在當今數位時代，訓練人工智慧（AI）已成為推動創新與效率的關鍵。透過精確的數據收集、優化算法及持續的模型調整，我們能夠提升AI的準確性與可靠性。投資於AI訓練，不僅能提升企業競爭力，更能開創無限可能。
深度學習、機器學習和人工智慧有什麼關係？
深度學習、機器學習與人工智慧三者之間密不可分。人工智慧是總體概念，涵蓋了模擬人類智能的各種技術；機器學習則是實現人工智慧的一種方法，而深度學習則是機器學習中的一個重要分支，專注於利用神經網絡進行複雜數據的分析與預測。這三者的協同發展，推動了科技的進步，改變了我們的生活方式。
