AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
29/100 第三週：監督學習（回歸）
29. 深度學習回歸（ANN 回歸） 🤖 神經網路也可以做回歸，適用於複雜數據！
📌 1️⃣ 什麼是 ANN 回歸？
人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）回歸，是一種基於人腦神經元結構靈感所設計的回歸模型。
它不僅能夠處理分類問題，對於「連續數值預測」的回歸任務同樣表現出色。
尤其當數據集非常龐大、複雜或維度很高時，ANN 回歸能自動學習數據中的隱藏模式，進而做出準確預測。
簡單來說：
如果數據複雜且包含非線性關係，ANN 回歸是非常值得考慮的選擇！
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📌 2️⃣ ANN 回歸的基本架構
ANN 模型主要由以下幾層組成：
• 輸入層：接收原始數據特徵（例如：房屋面積、年齡、收入等）。
• 隱藏層：多層非線性變換，通過大量神經元和激活函數學習數據中的複雜模式。
• 輸出層：輸出預測值（對於回歸問題，通常是一個連續數值）。
圖解結構如下：
特徵 X1, X2, ..., Xn
↓
[輸入層]
↓
[隱藏層 1]
↓
[隱藏層 2]
↓
...
↓
[輸出層]
↓
預測結果 ŷ
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📌 3️⃣ 為什麼選擇 ANN 做回歸？
ANN 回歸具備多項優勢，首先，它能有效處理高維度與非線性數據，特別適合複雜結構的預測任務；其次，ANN 模型具備自動特徵學習的能力，無需依賴人工設計特徵，便能自動挖掘數據中的有效模式；此外，在大數據環境下，ANN 擁有優異的泛化能力，能夠降低對單一模式的過度依賴，提升模型對未知數據的預測準確性。
❗ 訓練成本 訓練時間較長，需要較強的硬體資源（如 GPU）
❗ 數據需求量 數據量不足時容易過擬合，需要較多數據支持
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📌 4️⃣ ANN 回歸的數學原理（簡化版）
對於回歸任務，ANN 的數學表達可以理解為：
(1) y=f(Wx+b)
其中：
• W：權重矩陣
• x：輸入特徵向量
• b：偏差（Bias）
• f：激活函數（如 ReLU, Tanh 等）
(2) 多層堆疊後：
輸入數據會依序經過多層隱藏層的變換。每一層都會進行一次「加權計算」（權重乘上輸入，再加上偏差），接著通過一個非線性的激活函數，再傳遞到下一層。這樣一層層疊加，最終輸出一個預測值。
簡單來說，就是：
輸入特徵 → 每層：加權 + 偏差 + 激活函數 → 最後輸出預測結果 y^
(3) LOSS損失函數計算：
預測出來的 y^和實際的正確答案𝑦做比較。
用 均方誤差 (MSE) 來計算兩者之間的平均差距：
意思是，把每一筆預測的誤差「平方」後，再「平均」，得到整體的誤差程度。
(4) 模型優化：
我們的目標是讓這個 Loss 數值越小越好。
模型會根據這個 Loss 自動調整每一層的權重 𝑊和偏差 𝑏，讓預測結果越來越接近正確答案。
🎯 一句話總結：
「神經網路回歸就是：多層計算得到預測值，然後用均方誤差計算預測與實際的差距，再不斷調整參數來降低誤差，提升預測準確度！」
🌟小比喻
ANN 回歸就像是一場樂團演奏，透過一層層樂器調音和不斷微調，最終奏出最接近原曲的美妙樂章！
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📌 5️⃣ 實務應用場景
ANN 回歸廣泛應用於多種需要高精度預測的場景，例如：
• 房價預測 🏠
• 股票價格預測 📈
• 氣溫或氣象變化預測 🌡️
• 工業製程參數優化 🏭
• 能源消耗預測 ⚡
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📌 6️⃣ 小結一句話
當數據關係複雜又想提升預測精度時，ANN 回歸是值得投入的強大工具！
