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演算法和人工智慧： 97
認知運算和深度學習

人工智慧機器學習

在人工智慧裡演算法有其機器學習方法，茲說明如下：

機器學習 (machine learning) 就是在資訊系統的環境和工
具輔助下，從那龐大混亂的資料中自動化找到可用之資訊就如
挖掘金礦一樣。從資訊系統的觀點來看，就是「從大量交易的

資料庫中分析出相關的型式 (Patterns) 和模式 (Model)，並自
動地萃取出可預測和產生新的資訊」。
機器學習的特性：

․ 資訊系統大量累積資料。
․ 在大量累積資料萃取中，利用 80/20%理論來產生目標
資料集。

․ 機器學習是利用演算法，例如：機器學習的演算法。
․ 機器學習的分析是用啟發性商業價值。

․ 從大量資料中找尋隱藏性的知識與規則。
․ 具有商業價值。
資料探勘 (Data Mining) 程序主要是指從大量資料庫中發

現有價值的知識，也好將隱含的、先前未知的、潛在有用的資
訊從資料庫中挖掘出來的過程。從此機器學習的程序可瞭解出

機器學習的範圍，其範圍的運作方式有假設檢定及知識發掘兩
種程序：
․ Hypothesis Testing (假設檢定)：是一種由上而下的程
序，它嘗試去證實或舉反證來驗證預設的想法。

․ Knowledge Discovery (知識發掘)：是一種由下而上的
程序，由現有的資料中，發掘一些原先環境所不知道