深入淺出AI演算法

機器學習(ML) 是AI 眾多分支中的一個。 ML 是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統執行複雜的任務，而不需要由人類輸入精確的指令。 系統依賴模式 ...

機器學習不採用明確的程式設計，而是使用演算法分析大量資料、從洞察資訊中學習，並做出明智決策。 機器學習演算法會在訓練期間改善成效，方法是接觸更多資料。 機器學習模型 ...

是近代人工智慧發展的另外一個核心，可分成監督學習（Supervised Learning），與非監督學習（Unsupervised Learning），其核心概念在於數據分析，在當前資訊科學領域的一大分支， ...

人工智能演算法和模型是兩個經常被混淆的概念。簡單而言，人工智能模型是作出智慧行為的程式，而演算法是製造這個程式的明確步驟，兩者不可混為一談。

第1章—人工智慧的基本觀念，介紹了關於資料、問題類型、演算法的分類與範例，以及人工智慧演算法用途等等的基本常識與概念。 第2章—搜尋演算法基礎，介紹了資料結構的核心觀念 ...

舊AI的一個例子便是手動建立決策樹，以及整棵樹中的規則和選項。新AI旨在建立可以從資料中學習的演算法和模型，並建立出自己的規則，其效能可能跟人類建立的 ...

人工智慧（英文簡稱AI）是透過建立及套用內建於動態運算環境的演算法，來模擬人類智慧活動的基礎技術。簡言之，AI 的目標就是試圖讓電腦能夠像人類一樣思考和行動。

機器學習演算法是大數據分析和人工智慧AI的核心技術，能自動從大數據中歸納出關係，並進行預測。選擇合適的演算法需考慮問題性質、資料的特性及分析的 ...

演算法簡單說，就是用寫好的程序跟規則，去分析現行的資料，然後從現行的資料裡面提取出結果來給你。所以如果現有的資料庫裏面沒有這樣的資訊，那麼當然演算法 ...

AI分類演算法可以被使用在雷達訊號來依照物件的特徵來區分出具鑑別性的群組。 以光譜圖(spectrograms)表示的雷達訊號，用來以具鑑別性的特徵進行三個物件的分類。