AI 世代來臨，機器學習和深度學習的技術發展，已為這個世界帶來前所未有的影響力，從語言處理、圖像識別，到 ChatGPT、AI 繪圖生成等，人工智慧技術早已滲透進我們的日常生活當中。 本篇文章博弘雲端將帶大家認識機器學習與深度學習究竟是什麼，並介紹企業如何應用 AWS 機器學習模型，精準掌握有效數據，搶先取得市場商機！
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機器學習有哪些模型？
在人工智慧（AI）的時代，機器學習和深度學習技術已深刻影響各行各業，從語言處理、圖像識別，到 ChatGPT、AI 繪圖生成等應用，無不展現其強大功能。然而，許多人對於機器學習與深度學習之間的差異，以及各種模型的類型、演算法和實際應用仍感到困惑。其實機器學習可以根據學習方式分為，監督式學習、非監督式學習和強化學習，每種方法在不同場景下發揮獨特的價值。
監督式學習（Supervised Learning）
監督式學習是最常見的機器學習方式，透過「標記資料」進行訓練，使模型學會輸入與輸出之間的關係，進而對新資料做出預測。舉例來說，電子商務平台利用監督式學習分析顧客的購物行為，推薦合適的商品。
非監督式學習（Unsupervised Learning）
相較於監督式學習，非監督式學習不依賴標記資料，而是讓模型自己從數據中尋找模式或結構。這種方法適用於資料分群（Clustering）或降維（Dimensionality Reduction）等應用。例如金融機構用來偵測可疑交易行為，從大量的未標記數據中識別異常模式，特別適合應對詐欺偵測（Fraud Detection）和反洗錢（Anti-Money Laundering, AML）等場景。
強化學習（Reinforcement Learning）
強化學習則是透過試誤（Trial and Error）來學習最佳行動策略，常應用於 遊戲 AI、機器人控制 等領域。例如，AlphaGo 透過強化學習擊敗世界頂尖棋手，即是此技術的經典案例。
機器學習有哪些演算法？
機器學習的核心在於演算法，而不同的演算法適用於不同的問題場景。以下是幾種常見且重要的演算法：
- 決策樹（Decision Tree）
透過樹狀結構進行決策，每個節點代表一個條件，每條分支則代表不同的選擇。這種方法直觀易懂，適用於分類（Classification）與回歸（Regression）問題，例如醫療診斷系統可透過決策樹分析患者症狀，推測可能的疾病。 - 隨機森林（Random Forest）
這是由多棵決策樹組成的集成學習（Ensemble Learning）模型，透過投票機制提升準確度並降低過擬合（Overfitting）的風險。它廣泛應用於影像識別、金融風險評估等領域。 - 支持向量機（SVM, Support Vector Machine）
透過找到最佳的決策邊界（Hyperplane）來區分不同類別，特別適合處理 高維度資料，如生物資訊學中的基因分類。 - 深度學習（Deep Learning）
以多層神經網路（Neural Networks）為基礎，自動提取特徵，特別擅長處理語音、圖像和自然語言處理（NLP）等複雜任務。例如，語音助理（如 Siri、Google Assistant）利用深度學習來理解人類語言並做出回應。
我們可以看到，機器學習與深度學習的差別，就在於在選擇深度學習是演算法其中之一，而機器學習則是工具。適合的機器學習演算法後，模型的訓練與優化變得至關重要。下一步，我們將探討如何有效訓練、調整和部署機器學習模型。
機器學習 v.s. 深度學習差異在哪？
機器學習與深度學習，兩者皆為人工智慧的重要支柱，卻在資料處理與學習方法上展現迥異的策略。以下將深入其核心，理解這兩者的巧妙差異與各自的獨特性質。
機器學習（Machine Learning）指的是透過讀取大量的歷史特徵資料，從中學習並找出規律，用以預測數據及自動化處理的人工智慧技術。
深度學習（Deep Learning）則是機器學習的其中一個子領域，透過模擬人類大腦的神經網絡，從現有資料提取特徵自主學習，並直接運用這些特徵來預測及生成新數據的技術。
兩種演算法的最大差異在於「處理資料的手法」。 以「學習自動辨識車牌號碼」任務來說，機器學習需先透過人力辨識出海量資料的特徵，再把整理好的數據特徵餵給演算法，讓系統重複學習、找出規律後，才能順利建立模型；而深度學習則是透過更複雜演算法，讓系統自己從圖像中擷取特徵，無須人力介入，自行辨別每個圖像所代表的數字。
機器學習流程7大步驟
掌握機器學習訓練流程的七大步驟，您也可以輕鬆部署機器學習模型:
- 定義問題: 確定要進行機器學習訓練的內容，並將問題簡單化，讓機器學習更精準掌握問題核心，以訓練出更完善的模型。
- 收集標籤化資料: 收集包含目標和變項的標籤化數據資料，其中，這裡的目標指的是想要預測出的答案數據，變項則是用來判別答案的模式。
- 特徵處理: 將數據資料整理並轉換為有意義的特徵分類，透過降維的方式，來提升模型的學習率及性能。
- 評價: 將標籤化資料分為「訓練組」和「評估組」，使用訓練組資料來找出模式，再透過評估組資料來評估預測品質。
- 模型訓練: 資料處理完成後，就會開始進行模型訓練，找出數據之間的關係及規則後，即會建立出基本的預測模型。
- 評估並提升模型準確率：使用測試資料與實際答案評估結果，並根據結果來校正或調整資料特徵類型，用以提升模型預測的準確率。
- 預測並反覆使用新資料進行訓練：持續監控輸入資料，並反覆使用新資料重新訓練，以確保模型能夠與時俱進。
面對當今的大數據時代，機器學習提供了一種有效的方法來處理和分析龐大的數據集，並從中找出有用的模式或規律，大幅提高了數據分析和處理的效率。
傳統的機器學習通常涉及較多的手動特徵工程和模型選擇，而深度學習則傾向於自動化特徵篩選，並且通常涉及較為複雜的神經網絡架構。在實際應用中，無論是選擇使用機器學習還是深度學習，通常取決於問題的性質、可用的數據量、和計算資源。
機器學習模型部署、應用與優化的流程？
機器學習模型的效能取決於 訓練（Training）、優化（Optimization）與部署（Deployment），每個階段都會影響最終的應用成效。博弘雲端將針對這三個階段進行深入探討，究竟能夠如何強化機器學習的模型。
模型訓練（Training）：建立準確的預測能力
模型訓練是機器學習的第一步，透過學習大量數據中的模式，使模型能夠對新數據做出準確預測。在訓練過程中，模型會根據**目標函數（Loss Function）計算誤差，並透過梯度下降法（Gradient Descent）來調整參數，以降低預測誤差。在實際應用中，不同類型的模型訓練方式各有差異，例如：
- 影像辨識：在醫療影像診斷中，深度學習模型如 CNN（卷積神經網路）會學習數千張 X 光片，辨識異常腫瘤或骨折的特徵。
- 語音識別：語音助理（如 Siri、Google Assistant）需要經過數百萬小時的語音數據訓練，學習不同口音與語速，提升語音轉文字（Speech-to-Text）的準確度。
- 金融風險評估：銀行利用機器學習模型分析歷史貸款數據，訓練信用評分系統，以預測申請人的違約風險。
除了選擇合適的演算法，開發者還需要調整超參數（Hyperparameters），例如：
- 學習率（Learning Rate）：決定模型每次更新參數的步伐，過大可能導致收斂不穩定，過小則可能使模型收斂過慢。
- 批次大小（Batch Size）：一次處理多少筆數據，影響訓練的效率與效果。例如，在自然語言處理（NLP）任務中，批次大小影響著 BERT 或 GPT 模型的訓練速度。
透過合理的訓練策略與數據預處理技術（如標準化與增強數據 Augmentation），可以有效提高模型的表現。
模型優化（Optimization）：提升泛化能力，避免過擬合
即使訓練過程順利，模型仍可能出現過擬合（Overfitting）或欠擬合（Underfitting）的問題，導致對新數據的預測能力下降。因此，優化模型的關鍵在於確保其泛化能力，使其能夠適應未見過的數據。幾種常見的模型優化方法包括：
- 正則化（Regularization）：透過 L1 或 L2 正則化（如 LASSO 或 Ridge Regression）來限制模型的權重，降低過擬合風險。例如，在股票市場預測中，過度擬合的模型可能會對歷史數據學習得過於細緻，導致對未來趨勢的預測不準確。
- 交叉驗證（Cross-Validation）：例如 K-fold 交叉驗證，將數據集分成 K 份，每次用其中一部分作為測試集，其餘作為訓練集，確保模型對不同數據的表現穩定。這在醫療 AI 領域尤其重要，因為醫療數據通常較少，交叉驗證能最大化利用現有數據。
- 早停（Early Stopping）：監控模型的驗證誤差（Validation Loss），當發現模型開始過擬合時，提前停止訓練，以防止過度學習訓練數據中的噪音。例如，在語音轉文字應用中，過度訓練可能導致模型對特定的口音表現良好，但無法適應新的語言變化。
- 數據增強（Data Augmentation）：在影像處理任務中，透過旋轉、翻轉、裁切等方式增加數據多樣性，以改善模型的泛化能力。例如，Facebook 在人臉識別技術中，透過各種不同角度、光線條件的照片來增強模型的識別能力。
透過適當的優化技術，可以確保模型不僅在訓練數據上表現良好，也能在實際應用中提供穩定且準確的預測結果。
模型部署（Deployment）：將 AI 應用於現實世界
訓練與優化後的模型，最終需要部署到真實環境中，才能為企業或用戶提供價值。模型部署的方式會依據應用場景的不同而有所調整，例如：
- 雲端部署（Cloud Deployment）：許多企業選擇將機器學習模型部署在 AWS、Google Cloud、Azure 等雲端平台，以提供可擴展（Scalable）的推理服務。例如，Netflix 透過雲端部署推薦系統，根據用戶觀看歷史即時推薦電影。
- 邊緣計算（Edge Computing）：有些應用場景需要在設備端（如手機、IoT 裝置）運行模型，而非依賴雲端。例如，Apple 在 iPhone 上部署機器學習模型來進行即時語音識別或人臉解鎖，而不需將數據上傳至伺服器，確保隱私安全。
- API 服務（Model as a Service, MaaS）：許多企業會將訓練好的 AI 模型封裝為 API，讓開發者能夠透過 HTTP 請求存取。例如，OpenAI 提供的 ChatGPT API 允許開發者在自己的應用程式中嵌入語言模型，以提升客服或內容生成的體驗。
除了選擇合適的部署架構，模型的持續監測與更新（Model Monitoring & Retraining）同樣重要。例如：
- 即時詐欺偵測（Fraud Detection）：金融機構在部署機器學習模型來偵測詐欺交易時，必須持續監測詐欺模式的變化，並定期重新訓練模型，以確保偵測能力不會隨時間衰退。
- 醫療影像診斷：隨著新的醫療數據不斷產生，AI 診斷模型需要定期更新，確保其能夠識別最新的疾病類型與變異。
透過合適的部署策略與監測機制，企業可以確保 AI 模型在真實環境中持續發揮作用，並提供穩定的服務品質。
AWS 機器學習應用
AWS 雲端運算服務提供多種機器學習的產品應用，用以協助開發人員更有效率地建立、訓練及部署機器學習模型。我們將介紹 AWS 上 2 種常見的機器學習解決方案:
Amazon SageMaker
AWS 一站式機器學習訓練解決方案，提供整合的 Jupyter notebook Instance，無需自行管理伺服器，即可輕鬆存取及分析資料，從資料準備、模型訓練，到模型佈署及管理，通通可以交給 Amazon SageMaker 一次搞定！
常見的產業應用像是智慧工廠機台監控，運用Amazon SageMaker 可以開發預測性維護模型，通過分析機台的運行數據（例如溫度、壓力、震動等）來預測機台可能的故障或需要維護的時機減少突發的機台停機時間，提高生產效率，並降低維護成本。除此之外，常見的自動駕駛也能靠Amazon SageMaker 協助，分析汽車感測器的數據（例如影像、雷達和光達數據），以利做出駕駛決策。如此一來，可以提高自動駕駛系統的安全性和可靠性，並且能在雲端進行大規模的模型訓練，節省地端運算資源。
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AWS IoT Analytics
AWS 物聯網數據資料分析解決方案，可自動化收集來自 IoT 設備的大量數據，並將其儲存在安全的數據儲存區，使用內建 SQL 即可查詢並擷取資料，不須管理任何基礎設施，輕鬆就能建置機器學習訓練模型。舉例來說，現今推行的智慧農業，就可以利用 AWS IoT Analytics 收集和分析來自農田感測器（如土壤濕度、氣溫等）的數據，並根據分析結果自動調整灌溉系統。精確控制灌溉系統，農民可以確保作物獲得適量的水分，同時節省水資源和減少過度灌溉帶來的浪費。
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生成式 AI 最新熱潮，AWS 應用大解析！
生成式 AI 是近年來最廣受討論的人工智慧技術之一，指的是透過深度學習來模擬人類的創造力與想像力，用以智慧生成全新的圖像、音樂或文本。AWS 更在2023年大舉宣佈多項最新型的生成式 AI 應用產品。
Amazon CodeWhisperer
為 AWS 人工智慧程式碼編輯助手，可根據註解、指令或現有程式碼資料，自動掃描程式碼的邏輯漏洞，即時生成單行或完整的程式碼建議，不僅可以大大提升程式開發的效率外，更能有效增強程式碼的安全性。
AWS BedRock / Titan
AWS 全託管生成式 AI 模型解決方案，BedRock 可透過 API 設定，將 AI 功能添加至企業的應用程式或數據資料中，客製化建立專屬的機器學習模型，自動生成企業所需的文本及圖像絲料。 Titan 則為自然語言模型，可自動識別及刪除不當內容，用以妥善保護用戶的安全隱私，提升客戶對 AWS 的品牌信任度。
善用機器學習模型，領先競業贏得市場先機！
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