你在電商平台，蝦皮、酷澎看到 「 剛好想買的東西 」，不是巧合，其實是 AI 安排好的！也就是機器學習。
機器學習透過分析你的點擊、搜尋紀錄、甚至停留時間，來預測你「 可能想要什麼 」。
這不是巧合，而是 AI 機器學習在默默觀察你、服務你。雖然聽起來有點神秘。
但懂一點機器學習，你就會發現這是一種人人都可以有的超能力！
說穿了～學習機器學習演算法，不是要人人要變成工程師，而是要讓你在數位時代，不是只有被 AI 影響，而是能夠「 利用 AI，掌握未來 」。
為什麼你應該在乎機器學習？
原因一：幫助你思考決策
很多人一聽到「 機器學習 」，腦海中就浮現滿滿的程式碼，覺得跟自己沒有關聯。
但事實上，機器學習早已滲透到我們的生活，就像是
- 影音平台 Netflix、Disney＋，會推薦你下一步想要看的影集電影
- Uber Eats 猜中你晚餐想點什麼餐點
- 銀行評估你是否能貸款
原因二：懂機器學習，不被社會淘汰
機器學習，不只是科技潮流，而是「 職場競爭力 」的延伸。
因為懂一點機器學習，就代表你懂得如何解讀數據、駕馭 AI 工具，「 讓你在工作上比別人更快找到解決方法 」。
懂機器學習，也是你一個翻轉的機會。你不必成為工程師，但你需要成為懂 AI 機器學習的專業人才。
在 AI 機器學習世代，不懂機器學習，就像 2000 年代不會用電腦一樣，會「 被動失去 」競爭優勢。
機器學習到底是什麼？
1️⃣ 用「 小朋友學習 」來比喻
小時候，剛開始學習騎腳踏車時，是不是常常摔倒，但是經過無數次的摔倒之後，你是不是就學會了！
機器學習就是這樣的原理。摔個幾次，就越來越會騎，越騎越穩！
電腦的機器學習從一開始什麼都不會，但是你持續提供給電腦很多資料，電腦機器學習會「 從錯誤裡慢慢記住 」，越來越聰明！
2️⃣ 用「 畫畫學習」來比喻
幼稚園時候，在上畫畫課的時候，老師會說：今天畫出一隻貓。在老師還沒給你看真正貓的圖片時候，你可能會把貓化成項似獅子。
但是，當老師拿出真正貓的照片時，並且同時，跟你說：「 貓有尖耳朵、鬍鬚長長的 」。
那麼，你是不是就會一邊畫一邊修正，畫了很多次之後，畫出來的貓咪就會越來越像。
機器學習，也是這樣！我們可以透過很多例子，傳達給機器學習訓練模型，哪一個是正確，哪一個是錯誤，然後，慢慢地進步。
機器學習有三大區塊，六大步驟
我們以做料理的方式來比喻，從買菜開始！
機器學習第一區塊
1️⃣ 第一步：收集資料 （ 買菜、準備食材 ）
在機器學習的第一步，需要大量且多樣的資料，就像做菜前要先去市場挑選食材。
多樣化的資料可以示圖片、文字、聲音、影片，甚至是使用者的購物紀錄或是社群互動。
資料的品質與數量會直接影響模型的學習效果。就像是食材的新鮮度與種類會影響一到菜的美味程度。
收集資料時也要考慮：
📌 資料是否可靠
📌 是否具有代表性
📌 資料是否包含各種情境
收集資料這階段是打好基礎的關鍵，「 資料越完整齊全 」。模型的表現就會趨近於完美水準。
2️⃣ 第二步：整理與清洗資料 （ 切菜、洗菜）
資料收集後，往往會發現資料有缺漏、錯誤、重複或格式不一致的情況。
就像是料理前要先把食材洗乾淨、去皮、切塊，讓食材（ 資料 ）放進入鍋（ 模型訓練 ）中。
清洗資料的過程，包含
- 填補缺值
- 刪除異常值
- 標準化格式
- 轉換類型
清洗資料的過程，目的都是要把資料變得「 乾淨且一致性 」，方便模型理解與處理。
有時候還需要進行特徵工程，從原始資料中萃取出更有意義的資訊。這步驟雖然繁瑣，但是對模型的「 準確性 」與「 穩定性 」至關重要。就像料理前的備料工作，是烹煮成果的影響關鍵因素。
機器學習第二區塊
3️⃣ 第三步：選擇模型 （ 決定食譜 ，要煮湯還是炒）
不同的問題需要不同的模型來解決，就像不同的食材與口味偏好會決定你要煮什麼料理方式。
📌 機器學習模型選擇
- 若是要「 分類圖片 」，就可能選擇卷積神經網路
- 若是要「 預測房價 」，可能要用線性回歸
- 若是要「 找出使用者群體 」，則可以用分群演算法
💡「 每種模型都有自己的特性與適用場景 」。就像是食譜有快炒、慢燉、蒸煮等方式。
選擇正確的模型能讓機器學習過程中「 事半功倍 」。
這個階段也可能需要嘗試多種模型，進行「比較 」與「 調整 」，才能找到最合適的「 料理方式 」。
4️⃣ 第四步：訓練模型 （ 開始烹煮，邊煮邊試味道 ）
機器學習訓練模型就像把準備好的食材（ 資料 ）丟進鍋裡，依照食譜（ 模型 ）進行烹調。
在這個過程中，機器學習模型會根據資料「 不斷調整自己的參數 」，學習如何做出正確的預測或分類。
就像煮菜時會不斷地試味道、加鹽、加糖，而對於模型來說，也會透過損失函數與優化演算來修正機器學習的錯誤。
訓練過程中可能需要大量的計算資源與時間，尤其是深度學習模型。
機器學習第三區塊
5️⃣ 第五步：測試與評估 （ 試吃味道 ）
模型訓練完成後，不能馬上端上桌，需要先試試看味道是否符合預設的品質。
這一步驟就是用新的模型、未見過的資料來測試機器學習的表現。
機器學習測試與評估指標，透過
- 準確率
- 召回率
- F1分數
來判斷機器學習模型是否真的學會了正確的規則。還是只是死記硬背！
若在測試機器學習模型訓練後的「 結果不理想 」：
💡 就要回頭檢查資料是否有問題
💡 檢查是否需要調整「 模型選擇 」與「 參數設定 」
這個階段就像請朋友或是客人試吃一樣，需要有回饋資訊，幫助改進機器學習過程，才能讓最終目標成果更完美。
測試不只是一次性的，還需要「 持續監控 」模型在真實環境中的表現，避免隨著時間退化。
6️⃣ 第六步：部署與應用 （ 上桌享用 ）
當機器學習模型通過測試並達到理想效果後，就可以正式上桌了。這代表模型部署到實際環境中，可以讓使用者透過這套已被訓練完成的機器學習模型獲得服務或是建議。
例如：
- 能夠根據使用者行為，系統能夠推薦影片或商品
- 客服機器人會自動回答問題
- 企業決策系統會分析數據提供策略建議
⚠️ 注意的是：機器學習模型部署後，要持續監控模型的表現。
就像一道菜端上桌後，還要注意客人的反應與回饋，才能持續改進與創新。
機器學習模型部署可以搭配 API 建制、系統整合與使用者介面設計，讓機器學習模型發揮最大化！
機器學習的類型與技術應用
第一大類：機器學習的「 學習方式 」
監督式學習 （ Supervised Learning ）
- 特徵：資料有標籤 ( Lable )，也就是每筆資料都已知答案
- 目標：學習輸入與輸出之間的對應關係
- 常見任務：
1️⃣ 分類：預測離散類別（ 垃圾郵件 vs 非垃圾郵件 ）
2️⃣ 迴歸：預測連續數值（ 房價、氣溫 ）
- 應用範例：信用評比、疾病診斷、銷售預測
非監督式學習（ Unsupervised Learning ）
- 特徵：資料沒有標籤，機器學習模型需要自行找出結構或是模式
- 目標：探索資料的內在結構
- 常見任務：
1️⃣ 聚類：將相似的資料分群（ 客戶分群 ）
2️⃣ 降維：簡化資料維度，利於分析與視覺化。
- 應用範例：市場區隔、異常檢測、推薦系統的特徵萃取。
半監督式學習（ Semi – supervised Learning ）
- 特徵：部分資料有標籤，大部分資料無標籤
- 目標：利用少量標記資料提升模型在大量為標記資料上的表現。
- 應用範例：情緒分析、語音辨識、醫療影像分類（ 標記成本高 ）
第二大類：機器學習的「 資料特性 」
強化學習
- 特徵：模型透過與環境互動獲得回饋（ 獎勵或懲罰 ）
- 目標：學習在不同情境下做出最佳決策以最大化累積獎勵
- 應用範例：自動駕駛導航、機器人控制
深度學習
- 特徵：使用多層神經網路自動學習資料特徵
- 目標：處理複雜的非結構化資料（ 影像、語音、文字 ）
- 常見架構：
1️⃣ CNN（ 卷積神經網路 ）：影像辨識
2️⃣ RNN（ 遞迴神經網路 ）：語音與文字序列處理
3️⃣ GAN（ 生成對抗神經網路 ）：影像生成與風格轉換
- 應用範例：臉部辨識、語音助理、翻譯系統、自動駕駛
上述的機器學習法對於初學者可能還是會有些混亂。可以透過專業的講師，提出更多的相關例子，能讓你對於機器學習更有感覺。市面上教學補習班，現在也有應因經濟部發展 AI 人才計劃班，授課相關課程，像是，聯成電腦，就有推出相關證照考取班。
AI 人工智慧、機器學習、深度學習，這三者關係
💡這三者常常被混用，但其實是「 層層遞進的關係 」。可以想像成圈中圈的結構。
| 類型 | 定義 | 關係結構 | 技術與應用 |
| 人工智慧 AI | 模擬人類智慧的系統 | 最大的範疇 | 自動駕駛、語音助理 |
| 機器學習 ML | 從資料中學習演算法與模型 | AI 的子領域 | 分類、分群、預測 |
| 深度學習 DL | 使用神經網路進行自動特徵 | ML 的子領域 | 影像語音辨識、生成模型 |
🧠 人工智慧（ AI，Artificial Intelligence ）
最廣義的概念：讓機器「 模擬人類智慧的能力 」，例如：思考、學習、推理、決策
- 目標：讓機器能像人類一樣解決問題
- 範例：語音助理（ Siri ）、自動駕駛、聊天機器人、智慧客服
- 技術包含：機器學習、專家系統、自然語言處理、電腦視覺
📊 機器學習（ ML，Machine Learnong ）
AI 的子領域，專注於讓機器從資料中學習，不需要明確程式指令。
- 目標：透過資料訓練模型，讓機器能預測或分類
- 範例：商品推薦系統、信用評分、垃圾郵件偵測
- 方法包含：監督式學習、非監督式學習、強化學習等
- 特色：需要人工挑選特徵
🧬 深度學習（ DL， Deep Learning ）
機器學習的子領域，使用多層神經網路模擬人腦結構，自動學習特徵
- 目標：處理大量、複雜、非結構化資料（ 影像、語音、文字 ）
- 範例：臉部辨識、語音辨識、AI 繪圖、翻譯系統
- 技術核心：人工神經網路（ CNN、RNN、Transformer ）
- 特色：不需人工挑選特徵，模型會自動萃取
機器學習在日常生活的應用
💡 機器學習天天都在你身邊，默默決定了你看到什麼、買了什麼、甚至指引你如何處理工作瑣事。
🎬 娛樂推薦：看劇永遠不中斷
你是不是常常打開影音平台 Netflix，原本只是想要看一集。結果卻不知不覺連續追了三集？
或者會發現，Spotify 總是能在你心情低落時，放出剛好安慰你的歌 ？！
這都是機器學習在你，輸入的每一個文字搜尋歌單或是找尋電影類型時，機器學習會將你所有的行為，都記錄起來，變成資料，來預測你「 下一步 」想看或是想聽什麼～
🛒 購物體驗：剛好想買的東西
你是不是常常發現在滑手機，隨便瀏覽電商平台的蝦皮或是在酷澎時，會突然看到一個「 正好需要 」的東西嗎？
因為 AI 機器學習判斷出「 你最有可能掏錢買什麼 」，例如：你剛剛搜尋過跑步運動鞋，沒多久，購物平台就會推播一個「 運動鞋 + 運動襪子的優惠組合 」。
這都是透過機器學習的「 精準推薦 」。
💼 工作效率：減少重複性瑣事
在職場上，機器學習已經悄悄幫助我們處理「 重複性瑣碎 」的事情。
例如：
- HR 人力招募單位，不需要一份一份透過人工篩選履歷，而是透過機器學習的根據關鍵字以及條件自動過濾。
- 行銷團隊，透過機器學習從歷史銷售數據找出趨勢，來預測下一季的熱門商品。
- 財務單位，透過機器學習模擬過往的歷史資訊，來預測現金流和財務風險。
如果你正在考慮轉職，更需要了解機器學習，懂得應用機器學習，在履歷中展現更出色的履歷表而脫穎而出，讓你瞬間比其他競爭者的履歷表更亮眼 👀
不懂機器學習，就像是不會用電腦一樣
在資訊爆炸的世代裡、科技飛速演進，機器學習不再是工程師的專利，也不只是科技公司的工具，「 機器學習正逐漸成為每個人都應該具備的基本條件。」
就像過去不會用電腦的，會讓人寸步難行，今天不懂機器學習，就可能在職場、生活、思考上上，被遠遠拋在後頭。
機器學習不只是冷冰冰的演算法，而是影響你，所看到的、所買到，甚至所相信的事物力量，背後都是仰賴機器學習的默默運作。
懂得機器學習，不需要會寫程式，而是要能理解機器學習系統是如何運作、如何影響你我周遭的人、事、物，並且能夠「 有能力做出更有意識的選擇。」
無論你是學生、創業者、設計師、行銷人員、教育工作者，掌握機器學習的基本概念，就像學會打字、使用網路一樣Ｍ是與未來生活接軌的入門門票。
別再把機器學習當成遙不可及的技術，機器學習正悄悄走入我們的日常。
現在，就是你開始理解機器學習、運用機器學習，創造機器學習無限可能的機會。
「 未來不等人，而你，可以選擇不被落下。」
參考資料
參考資料一：經濟部啟動「 AI新秀計畫 」，培育AI應用即戰力人才
參考資料二：AI 人工智慧相關報導 – Yahoo奇摩新聞
參考資料三：全球及國內生成式AI 現況與發展機會
機器學習補充，問答集
💡學「 機器學習 」一定要有數學背景嗎？
不一定需要深厚的數學背景，但了解基礎統計，會幫助你更快理解演算法原理。許多專業授課講師會透過簡化數學公式，讓你快速進入機器學習的環境氛圍。像是，聯成電腦，是一個不錯的教育機構。
💡學習「機器學習」通常需要多久時間？
依照目標不同，若是想快速入門，大約 2–3 個月即可掌握基礎。如果是想要應用於專案或職場，則可能需要半年到一年持續學習與實作。